数据挖掘，机器学习，深度学习这些概念有区别吗

数据挖掘，机器学习，深度学习这些概念有区别吗  

数据挖掘，机器学习，深度学习这些概念有区别吗

数据挖掘是从你手里的数据里找出可以理解的结构，需要用到人工智能、统计学、数据库这几门科学。
机器学习是让程序从数据里找到规律，其中一种办法是用人工神经元网络，如果你用的人工神经元网络除了输入层和输出层之外还至少再有一层，就叫深度学习。

数据挖掘析现数据隐藏信息我认深度习更前景数据挖掘主要研究收集数据技术较深度习熟属于发展较快；深度习统计信息技术交叉科侧重于何析运用已知数据进行推理建立新模型近几始受外界重视数据挖掘能需要重复扫描量数据较理想信息算要求较高；深度习则模仿类神经网络习模式析数据特征建立相应模型些模型合理沿用前提解决些未知问题模型必须基于量用习数据耗较两者结论皆能与理想模型差距且两者提供数据依赖较预见未领域遇复杂问题趋向于使用深度习技术求结作参考单纯基于数据发掘相数据发掘言由深度习通用模型解决相问题深度习编程技术数据收集提更高要求本比较高目前深度习发者数自公司【述意见仅供参考】
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这个问题是两年前签证时，OA问过我的一个问题。从专业的层面讲，数据挖掘侧重于数据背后知识的获取，换言之是结果，而非方法；机器学习是面向方法的，其他都是对机器学习的应用；深度学习是一个机器学习的分支，是神经网络的最新成就。

数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系：
1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。
2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
3、机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
4、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

数据挖掘是目的，机器学习是方法，深度学习是机器学习的一种。
数据挖掘的方法分两大类，一大类是查询法，另一大类是机器学习。
但机器学习又不仅能做数据挖掘，还能做人工智能。
所以数据挖掘和机器学习有重叠的部分，也有不一样的地方。
深度学习和机器学习纯粹是包含关系。

深度学习与数据挖掘

你去官方网站： :deeplearning./ 找过了吗？Hinton的主页 :cs.toronto.edu/~hinton/
还有去Bengio的主页找找。最后，去github、Google上面多搜搜吧。