深度学习、神经网络、机器学习、人工智能有何关系？
深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系
深度学习有着非常不错的表现，引领了人工智能的第三次浪潮。目前，深度学习被用在了大部分优秀的应用中。简单的说，深度学习是机器学习的一个分支（最重要的一个分支），机器学习是人工智能的一个分支。首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？
人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。
深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。
机器学习与深度学习的比较
1、应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、所需数据量
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。
3、执行时间
执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该算法包含有很多参数，因此训练它们需要比平时更长的时间。相对而言，机器学习算法的执行时间更少。
4、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序来解决问题。它将问题分成几个部分，分别求解，然后将结果组合起来，得到想要的答案。深度学习以集中的方式解决问题，而无需拆分问题。
