1、什么是簡單問題？
最簡單的，你用excel分析一家淘寶店鋪的銷售數據，每周公司會讓你出一份周報一份發現了最近幾個月銷量下降，然后根據分析產生銷量下降的原因是什么，找到原因后制定對應的策略來提高銷量。
2011年后期，Airbnb雇用了20名專業攝影師，以幫助平臺上的房主拍攝房屋照片，幾乎在同一時間段，Airbnb的訂單量曲線有了一個陡峭的增長。
2、什么是復雜問題？
比如我們天天使用的淘寶，它會根據你的歷史購物習慣（數據），來給推薦你可能感興趣的商品。淘寶是如何做到的呢？對于這種復雜問題，淘寶背后使用的就是機器學習。
2010年前后，門戶時代崛起的網易、搜狐、騰訊三巨頭向移動端轉型，幾乎壟斷了當時的新聞客戶端市場。而僅僅2年后，今日頭條，使用“機器學習”這把屠龍刀向用戶個人性化推薦用戶感興趣的新聞，一舉打破巨頭壟斷，成為新聞客戶端老大.
在這份報告中，像點贊數、評論數、收藏數、總閱讀量這樣的分析就是簡單分析。像“你可能感興趣的人”這樣的分析，就是復雜分析，需要通過機器學習算法來找到，類似于豆瓣上給你推薦感興趣的電影、淘寶上給你推薦感興趣的商品。
3、什么是深度學習？
計算能力強，處理速度快——適合從事計算量大，但是場景相對單一的工作；單一場景經過訓練后超過人類——適合從事違規圖像識別、違規檢測等工作；不眠不休，有點就能持續工作——適合從事……幾乎所有職業這一點上都秒殺人類。此外，可以與任何智能設備融合，這又使他們獲得了機器人的優勢：
行為可操控，動作精確度大大超過人類——適合從事制造業、生物科學；不懼怕病毒、輻射、寒冷、高熱等惡劣條件——適合從事救援、探索、高危作業。這些想必大家也都清楚，不然也不會有這個問題問出來了。我們重點來看看：
4、什么是人工智能？
人工智能，它的范圍很廣，廣義上的人工智能泛指通過計算機（機器）實現人的頭腦思維，使機器像人一樣去決策。
大數據和云計算都進入下降通道，泡沫加速破滅。到了今天，我們在圖上已經看不到他們了，因為他們已經走完了爬坡期，進入成熟期，不再是一種新技術了。在工業界的應用情況呢？現在哪家互聯網公司還沒部署Hadoop？初創公司不用AWS、阿里云？聽起來好像不可思議，落地成果滿地開花。
現在，你已經清楚了數據分析、機器學習、深度學習這些概念的關系了。當我們從解決現實問題的角度來看，很多概念會清楚。處理不同的問題，使用不同的方法。
5、數據分析與人工智能的關系？
你可能會問了：“上圖中沒看出數據分析和人工智能有什么關系呀，是不是學習數據分析沒什么用？那我是不是一開始就學習機器學習了，這樣可以直接進人工智能時代，享受時代紅利了？”
在下面圖片中畫了兩條黃色的線，表示數據分析的兩個方向，如果你喜歡深入技術，學會了數據分析，你才能打好基礎，去學習機器學習。如果你喜歡商業方面的內容，可以往人工智能業務方向發展。
職業社交網站領英在《2018新興工作崗位報告》中說，2018年，15個新興職位里有6個與人工智能相關，這說明，與人工智能相關的技能開始滲透到各個行業，而不僅僅是技術行業。
6、總結
1）人工智能是指使機器像人一樣去決策
2）機器學習是實現人工智能的一種技術
3）機器學習分很多方法（算法），不同的方法解決不同的問題。深度學習是機器學習中的一個分支方法。
