機器學習和神經網絡都屬于人工智能，云主機租用，機器學習和神經網絡是實現人工智能的方法，而大數據則是機器學習和神經網絡用來訓練學習的數據支撐。
機器學習是通過數據進行建模的技術，說的更深刻一點就是，美國站群服務器 亞洲服務器，從給定的大數據中挖掘出合適的模型來解釋、預測的技術。
舉個例子，如何在沒有特定說明的情況下識別漢字“一”和“二”。這個問題看似簡單，但仔細一想，沒有辦法給出個公式來計算哪個是一哪個又是二。因為我們從來沒學過這樣的公式。我們第一次見到“一”和“二”的時候只是在思考它是什么。經過看大量的這倆字。最后見到一樣的就叫出來“一”和“二”了。機器學習就是這樣，通過不斷的數據來訓練，最后就能“分清”這倆字了。
而神經網絡，在前面的文章里提過，從單個輸入層到中間層再到輸出層，每一層都通過預測所得的值和期望的值進行對比。同樣以“一”“二”“三”來說事，當預測感覺更像“二”，而實際這個數是“三”的時候，預測值與期望不同了，這時預測值的權重將適當增大以適應期望值。這也就是“糾正”的意思，這樣得出的結果就是“三”了。
機器學習和神經網絡兩者均是人工智能里的方法，雖然思路大同小異，但在人工智能的大框架里，其性質是一樣的。
大數據則是為算法提供“材料”的一個工具，前面的文章里也進行過闡述，實際網絡上的數據冗雜，并不是所有的東西都是有用信息，而訓練需要的數據只是茫茫數據中的一小部分，這時就需要對數據進行篩選、分類、整合了，通過大數據最終得到的才是適合我們進行機器學習或者神經網絡訓練的數據。
