首先，我认为脱离场景来单独探讨概念是很难深入的，但是考虑到很多同学对于这三个概念会有一些困惑，我就从技术体系和创新方向这两个方面来简单回答一下。

从技术体系结构上来说，机器学习可以看成是大数据和人工智能之间的桥梁和结合点，一方面机器学习是数据分析的两种基本方式之一，另一方面机器学习又是人工智能领域的六大研究方向之一，而且机器学习本身也是一个庞大的技术体系，涉及到深度学习、强化学习、联邦学习、迁移学习等一众细分方向。

对于机器学习比较简单的理解是在一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律，这个定义出自《Machine Learning in Action》，所以机器学习的基础是数据，有了数据才能开展算法设计、实现、训练、验证和应用等环节，而这正是机器学习的基本流程。

模型是算法训练之后的产物，通常在针对不同的数据、场景和任务时，需要采用不同的算法和网络结构（深度学习），由此也引出了很多新的问题（创新空间），而这些问题往往也是当前人工智能领域所关注的重点。

我目前就在给我们的研究生同学上机器学习这门课程，在开展这门课程之前需要先奠定一个经典机器学习的基础，要先了解并掌握一些经典的机器学习算法，包括k紧邻、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等，然后学习深度学习、强化学习相关概念，一部分学有余力的同学还可以进一步往外拓展。

大数据是一个非常庞大的技术体系，围绕数据处理的整个流程构成了大数据的技术框架，涉及到数据采集、预处理、存储、分析、呈现、应用、安全等环节，这些环节所涉及到的技术都属于大数据技术范畴。

大数据的核心目标之一是数据的价值化，而要想完成数据价值化需要一系列技术，数据分析是最常见的方式，除此之外，大数据与区块链、人工智能技术的结合也是当前的重要创新趋势，很多同学也都在相关领域开展科研活动。

我目前就有一个专门的课题组在开展大数据相关的创新活动，重点在于工业领域，也涉及到医疗和交通领域。

人工智能目前的研究主要集中在六大方向，除了机器学习之外，还包括NLP、CV、知识表示、自动推理和机器人学，我目前的多个课题项目都在使用人工智能技术来开辟创新空间，尤其是智慧医疗和数字孪生这两个课题组。

人工智能可以看成是大数据的重要价值出口，而以数据为中心来开展人工智能创新（Data-Centric AI）也是当前的一个重要研究方向，所以大数据和人工智能并不分家。

要想具体深入了解机器学习、大数据和人工智能这三个概念，一定要基于具体的实践场景，这样才能为概念建立起画面感，所以还是建议同学们围绕具体的课题项目来开展交流。

目前我联合多所大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在围绕大数据、人工智能、物联网等领域持续开展科研实践、项目实践、成果分享等活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

最后，如果有大数据、人工智能相关的问题，欢迎与我交流。