大数据和深度学习有什么区别？

简单来说：

1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习

2)大数据(Big Data)不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述
 

具体来说：

1)机器学习(Machine Learning)是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....

不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。

Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测(prediction)，分类(classification)，聚类(clustering)，识别(recognition)，重建(reconstruction)，约束(regularization)，甚至降噪(denoising)，超分辨(super-resolution)，除马赛克(Demosaicing)等等....

2)深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。

Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。

Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。

因为 Deep Learnin