先说个人观点：机器学习>神经网络>深度学习≈深度神经网络。深度学习是基于深度神经网络的，深度神经网络和浅层神经网络都是神经网络，而机器学习是包括神经网络在内的算法。
一、机器学习
先说涵盖范围最广的机器学习。机器学习（Machine Learning, ML）是一个总称，用于解决由各位程序员自己基于 if-else 等规则开发算法而导致成本过高的问题，想要通过帮助机器 “发现” 它们 “自己” 解决问题的算法来解决 ，而不需要程序员将所有规则都输入机器，明确告诉机器该怎么做。
1.1 机器学习算法
机器学习在多年的发展中逐步丰富，已经被人们开发出了许多中算法。诸如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值（K-Means）、随机森林（RandomForest）、逻辑回归（Logistic Regression）、神经网络（Neural Network）等等。
可以看到，神经网络只是机器学习中的一部分，除了神经网络，机器学习还有着许多其他的算法。
1.2 机器学习的分类
机器学习按照学习的方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。其中：
- 有监督学习通常指的是所有数据都含有特征X和标签Y，有标准答案指导机器进行学习；
- 无监督学习指的是只有特征X，没有特定的标签Y，设计一定的规则让机器进行学习；
- 半监督学习指的是所有数据都有特征X，但一部分数据含有标签Y，一部分没有，需要通过联合没有标签和有标签的数据进行学习；
- 强化学习指的是可以通过外界或人为规定的奖励来指导机器进行下一步的行为。
半监督学习因为只需要一部分有标签的数据，所以只需要人工标注一些数据即可，又不像无监督一样，毫无答案可言，所以基于人力资源和效果上的综合考虑，现在半监督学习也是一个比较受关注的方向。
强化学习某种意义上也可以理解为一定的有监督，但其又不是完全将奖励值作为学习目标，并且一般是实时的，基于概率去抽样下一步行为的，所以又有着一定的区别。强化学习的概念比较抽象，在这里就不展开进行讲解了。
二、神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN，也简称为神经网络），是机器学习模型的一个分支，它是利用连接主义在神经元组织的基础上建立的，而这些神经元组织的工作原理正是在动物大脑的生物神经网络中发现的。
2.1 神经网络的基本组成部分
神经网络的基本组成部分就是神经元，而神经元实际上就是函数，一般是非线性的。
2.2 神经网络的分类
神经网络根据其特性可以大致分为全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等等。
这些网络各有特性：
- 全连接神经网络可以将所有的输入都考虑进来，但同时其也会消耗更多的计算资源；
- 卷积神经网络具有旋转平移不变性，因此比较适合拿来做图像的处理；
- 循环神经网络通常是用来解决时序问题；
同时，基于全连接神经网络和循环神经网络的原理，红极一时的注意力机制也诞生了。目前炙手可热的 大语言模型GPT 就是其中的代表之一。那么AI大模型技术，会带来哪些具体影响？Fine-tuning技术如何应用？也成为了当前人工智能方向的一个热点。
三、深度学习和深度神经网络
深度学习是一类机器学习算法，使用多层神经网络从原始输入中逐步提取更高层次的特征。深度学习中的形容词 “深度” 指的是在神经网络中使用多个层。由此可见，深度学习应该可以说是约等于深度神经网络的。但是到底多少层才是 “深”，并没有一个很确切的定论，一般只有一两层隐含层的神经网络，通常会被认为是浅层神经网络，可以看下深度神经网络的经典模型VGG16，体会一下其 “深度” ：
3.1 深度神经网络的优势
1.能够处理大规模数据。这个很容易理解，数据越多，就应该需要越多的参数，那么深度也就越深；
2.更深层次的特征学习。在卷积神经网络中，我们通常会解释说越深的卷积层学习到的是越抽象的特征。可以看到在 d、e层就已经超越了人类的理解范畴，更别说到了后面层的特征图。
除了以上两点，深度神经网络还有许多其他的优势，但是限于篇幅，这里就不再展开讨论，有兴趣的小伙伴们可以查阅更多的资料。
3.2 深度学习的应用
深度学习在各个领域都有了广泛的应用，比如图像识别（CV）、自然语言处理（NLP）、语音识别（SR）。
现在最成熟的就是图像识别方面，已经诞生了非常多出色的研究，大家在 ImageNet 上的你追我赶就可见一斑。
但随着 Bert 和 GPT 两类模型的发展，一直以来热度低于CV的NLP，可以说是吹响了追赶的号角。凭借此东风，CV又出现了利用NLP大模型的CLIP-based 模型，打通语言和图像。
四、机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络之间的关系
所以，根据答主自己的理解，是认为机器学习>神经网络>深度学习≈深度神经网络。机器学习包括了神经网络在内的许多算法，而神经网络又可以分为浅度神经网络和深度神经网络，深度学习是使用了深度神经网络的技术。
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