大数据和机器智能的关键技术是什么？

我们先看一下相关概念之间的关系，再看各自的关键侧重点在哪里。

1，大数据、人工智能、机器学习、深度学习的关系。

大数据，或者说大数据分析平台，更具体一点就是大数据分析PaaS平台，其实是一种针对需要处理海量数据统计分析的PaaS云平台。

人工智能，是要让机器能够像人类一样具有感知、观察的能力，并且可以做到理解和推理（弱人工智能），甚至做到自适应、处理未曾遇到过的问题（强人工智能）。

机器学习正是一种实现人工智能的方法，利用海量数据的训练，通过算法解析数据，从中学习，然后处理在真实世界中遇到的问题。

深度学习是实现机器学习的一种技术，通过深度神经网络模型实现机器学习。

从上面可以看出后三者是层层包含关系，最终都是为了实现人工智能，而实现人工智能的关键所在就是“通过海量数据的训练”，而这些海里数据的统计、分析与处理正是依靠大数据分析平台来实现的。

2，关键技术。

基于上面提到的这些名词之间的关系和实现要求，可以得出最关键的技术有：

数学基础：统计与概率、线性代数等

算法：机器学习算法、深度学习算法、神经网络模型等

工具：大数据分析PaaS平台