简单来说：
1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述。
具体来说：
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach。
任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是3个V上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个V上因为大而带来的挑战。
Volume很好理解。一般也可以认为是Large-scale data。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的size。一般claim自己是big-data的算法会比较scalable，复杂度上对这两个不敏感。
Velocity就是数据到达的速度。对于数据高速到达的情况，需要对应的算法或者系统要有效的处理。
Variaty指的是数据的类别。以往的算法或者系统往往针对某一种已知特定类别的数据来适应。而一般大数据也会指针对处理那些unstructured data或者multi-modal data，这就对传统的处理方法带来了挑战。