机器学习、神经网络和深度学习的基本概念

机器学习是一种人工智能技术，它让计算机系统通过经验数据自动改进其性能，而无需显式编程。简单来说，就是从数据中找出规律并做出预测或决策。

神经网络是一种受生物神经系统启发的人工模型，它由大量节点（神经元）组成，通过连接权重模拟人脑的学习过程。每个神经元接收输入信号，进行处理并通过激活函数传递给下一个层级，用于解决复杂的问题如图像识别或语音理解。

深度学习是机器学习的一个分支，特别是人工神经网络的深层结构。深度学习利用多层非线性变换来提取输入数据的高级特征，尤其在大数据和高性能计算的支持下，能够解决传统算法难以处理的高维度复杂任务，比如自然语言处理和计算机视觉。