作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者，同時(shí)也是一名大數(shù)據(jù)方向的研究生導(dǎo)師，我來回答一下這個問題。
首先，大數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)為核心的一系列數(shù)據(jù)價(jià)值化操作技術(shù)的統(tǒng)稱，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用，其中大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能關(guān)系密切。簡單的說，物聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)來源，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的支撐平臺，同時(shí)大數(shù)據(jù)也是人工智能的基礎(chǔ)之一。
人工智能是目前科技領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，雖然經(jīng)過了60多年的發(fā)展，但是目前人工智能的概念依然沒有統(tǒng)一，但是人工智能的研究方向主要集中在六大方向，分別是自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動推理、計(jì)算機(jī)視覺、知識表示和機(jī)器人學(xué)。
人工智能是一個典型的交叉學(xué)科，涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等，所以人工智能本身的難度還是比較大的。目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期，當(dāng)前的人工智能依然處于“弱人工智能”時(shí)期。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要組成部分之一，簡單的說機(jī)器學(xué)習(xí)就是從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到其背后的規(guī)律（MachineLearninginAciton），而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，深度學(xué)習(xí)源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
大數(shù)據(jù)的發(fā)展對于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展來說具有重要的意義，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用，其中數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，只有通過大量的數(shù)據(jù)才能完成算法的訓(xùn)練過程。簡單的說，數(shù)據(jù)量越大，機(jī)器學(xué)習(xí)的效果就會越好。