在上面的文章中我们给大家介绍了数据分析行业中数据分析和数据挖掘的基本概念知识，这些知识也只能帮助我们初步了解这些内容，我们在这篇文章中给大家介绍机器学习和深度学习的知识，帮助大家一步步深入了解整个数据分析行业。

首先我们个给大家说一下机器学习，其实机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以推理为重点，到以知识为重点，再到以学习重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

接着我们给大家说一下深度学习，深度学习是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

我们在这篇文章中给大家介绍了机器学习以及深度学习相关的内容，机器学习和深度学习都是一个十分重要的内容，主要是服务人工智能方面，我们会在下一篇文章中给大家介绍一下人工智能的知识。