首先我們需要先梳理一下三者的關(guān)系：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析都是人工智能（AI）領(lǐng)域中的重要技術(shù)，但又存在一些不同：

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)地提取模式、規(guī)律和知識(shí)，并利用這些模式和知識(shí)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策的一種方法。通常使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，然后使用測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估模型的性能。

2. 深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種特殊形式，它通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模式學(xué)習(xí)和分類。深度學(xué)習(xí)可以處理大規(guī)模、高維度和非線性的數(shù)據(jù)，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

3. 數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)和計(jì)算技術(shù)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以從中發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識(shí)。數(shù)據(jù)分析需要處理和清洗數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、建立模型和進(jìn)行預(yù)測(cè)等步驟，最終得到有意義的結(jié)論和決策。

因此可以看出，三者都是涉及到大量的數(shù)據(jù)處理和分析，都是用計(jì)算機(jī)技術(shù)以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，去從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出深層次的價(jià)值或者規(guī)律，可以幫助我們更好地理解和利用數(shù)據(jù)。

想要更好地入門人工智能，那必不可少的就是要跟生活中的例子相結(jié)合，在日常生活中，也可以發(fā)掘出這些人工智能技術(shù)的用途：

• 例子1-時(shí)序/回歸預(yù)測(cè)：如果能對(duì)股票數(shù)據(jù)的漲跌趨勢(shì)進(jìn)行一定程度的預(yù)測(cè)，那么就可以更好地進(jìn)行投資理財(cái)。而關(guān)于股票預(yù)測(cè)，又涉及到幾個(gè)方面，一個(gè)就是可以根據(jù)以往的股票數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)的股票進(jìn)行預(yù)測(cè)，也就是常說(shuō)的時(shí)序預(yù)測(cè)。另一個(gè)就是根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻各種影響股票價(jià)格的因素，訓(xùn)練出預(yù)測(cè)模型，也就是常說(shuō)的回歸預(yù)測(cè)。常用的有ARIMA模型、線性回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。

• 例子2-圖像識(shí)別：如果能訓(xùn)練出一個(gè)能對(duì)不同類型的垃圾進(jìn)行分類和識(shí)別的模型，那么垃圾回收的效率將有很大程度的提高。這也就是機(jī)器學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別，本質(zhì)上是一種分類任務(wù)。而研究再深入一點(diǎn)的話，能識(shí)別圖像并對(duì)其中的目標(biāo)元素進(jìn)行標(biāo)注的話，那么將更容易確認(rèn)圖片的分類，這個(gè)就是目標(biāo)檢測(cè)，也常用于自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。對(duì)此，我覺(jué)得大家比較感興趣的是能訓(xùn)練一種智能監(jiān)控模型，監(jiān)控家庭周圍中的人員和車輛，同時(shí)能檢測(cè)任何潛在的入侵行為并及時(shí)發(fā)出預(yù)警，這能大大地提高家庭的安全性。

• 例子3-情感分析：在線上購(gòu)買商品的時(shí)候，很多時(shí)候都希望能根據(jù)評(píng)論區(qū)中的評(píng)論，來(lái)確定大家對(duì)商品的評(píng)價(jià)并且決定最后是否購(gòu)買，那么如果能訓(xùn)練出一種用于對(duì)評(píng)論區(qū)中的評(píng)論進(jìn)行情感分析的模型，那么就能很快地得出商品的好評(píng)、中評(píng)以及差評(píng)所占的比例，而這就是人工智能中的情感分析模塊。如果再深入一些，那么可以通過(guò)一些模型，來(lái)提取出評(píng)論中的主題或者是關(guān)鍵詞，以此來(lái)迅速確定買家們對(duì)商品的評(píng)價(jià)主題。而這就涉及到用于主題建模的模型，常用的就是LDA用于主題建模的概率生成模型。

在接下來(lái)的日子中，我將會(huì)與大家一起分享經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析案例。喜歡的朋友可以點(diǎn)贊+收藏+關(guān)注支持一下。