1、什么是简单问题？

      最简单的，你用excel分析一家淘宝店铺的销售数据，每周公司会让你出一份周报一份发现了最近几个月销量下降，然后根据分析产生销量下降的原因是什么，找到原因后制定对应的策略来提高销量。

      2011年后期，Airbnb雇用了20名专业摄影师，以帮助平台上的房主拍摄房屋照片，几乎在同一时间段，Airbnb的订单量曲线有了一个陡峭的增长。

2、什么是复杂问题？

比如我们天天使用的淘宝，它会根据你的历史购物习惯（数据），来给推荐你可能感兴趣的商品。淘宝是如何做到的呢？对于这种复杂问题，淘宝背后使用的就是机器学习。

2010年前后，门户时代崛起的网易、搜狐、腾讯三巨头向移动端转型，几乎垄断了当时的新闻客户端市场。而仅仅2年后，今日头条，使用“机器学习”这把屠龙刀向用户个人性化推荐用户感兴趣的新闻，一举打破巨头垄断，成为新闻客户端老大.

在这份报告中，像点赞数、评论数、收藏数、总阅读量这样的分析就是简单分析。像“你可能感兴趣的人”这样的分析，就是复杂分析，需要通过机器学习算法来找到，类似于豆瓣上给你推荐感兴趣的电影、淘宝上给你推荐感兴趣的商品。

3、什么是深度学习？

计算能力强，处理速度快——适合从事计算量大，但是场景相对单一的工作；单一场景经过训练后超过人类——适合从事违规图像识别、违规检测等工作；不眠不休，有点就能持续工作——适合从事……几乎所有职业这一点上都秒杀人类。此外，可以与任何智能设备融合，这又使他们获得了机器人的优势：

行为可操控，动作精确度大大超过人类——适合从事制造业、生物科学；不惧怕病毒、辐射、寒冷、高热等恶劣条件——适合从事救援、探索、高危作业。这些想必大家也都清楚，不然也不会有这个问题问出来了。我们重点来看看：

4、什么是人工智能？

人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。

大数据和云计算都进入下降通道，泡沫加速破灭。到了今天，我们在图上已经看不到他们了，因为他们已经走完了爬坡期，进入成熟期，不再是一种新技术了。在工业界的应用情况呢？现在哪家互联网公司还没部署Hadoop？初创公司不用AWS、阿里云？听起来好像不可思议，落地成果满地开花。

现在，你已经清楚了数据分析、机器学习、深度学习这些概念的关系了。当我们从解决现实问题的角度来看，很多概念会清楚。处理不同的问题，使用不同的方法。

5、数据分析与人工智能的关系？

      你可能会问了：“上图中没看出数据分析和人工智能有什么关系呀，是不是学习数据分析没什么用？那我是不是一开始就学习机器学习了，这样可以直接进人工智能时代，享受时代红利了？”

      在下面图片中画了两条黄色的线，表示数据分析的两个方向，如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。

      职业社交网站领英在《2018新兴工作岗位报告》中说，2018年，15个新兴职位里有6个与人工智能相关，这说明，与人工智能相关的技能开始渗透到各个行业，而不仅仅是技术行业。

6、总结

      1）人工智能是指使机器像人一样去决策

      2）机器学习是实现人工智能的一种技术

      3）机器学习分很多方法（算法），不同的方法解决不同的问题。深度学习是机器学习中的一个分支方法。