机器学习可以简单解释为使用一些算法从数据中分析出某种规律，然后利用这一规律对未知数据进行预测，所以机器学习不是手动编写某种程序去完成一个任务，而是使用大量的数据和算法来“训练”机器，让机器通过“学习”具备执行某项任务的能力。
数据挖掘则可以认为是机器学习的代名词，数据挖掘用到的算法基本上都是机器学习算法，但数据挖掘更加侧重于对算法的应用而不是算法本身。
深度学习则是通过计算机来模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重组已有的知识结构，不断改善自身性能，大家所熟知的AlphaGo和自动驾驶技术都是这一领域的案例。
深度学习和机器学习的一个重要区别是:在传统机器学习中，特征提取都是靠人工完成的，而人工提取特征是一种费时费力的做法，且需要专业知识作为指导，在一定程度上要靠经验和运气，并且还需要大量时间进行调优，而深度学习则是无监督的特征学习。
关于人工智能，这是一个较为宽泛的概念，前面提及的机器学习、数据挖掘和深度学习都算人工智能的范畴，但人工智能还会涵盖其他一些非机器学习算法，因此它是含义最为宽泛的。总体来说，一般认为人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，这就是三者之间的关系。
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