机器学习概述机器学习（Machine Learning, ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，目标是让机器具备类人的“智能”，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器人技术、专家系统等等；具体实现手段多种多样，包括规则系统、符号逻辑、统计方法、机器学习等。机器学习是AI的一个子领域，核心是通过数据驱动，让计算机进行学习并改进性能，自动发现规律（模式），并利用这些规律进行预测或决策。深度学习是机器学习的一个子领域，基于多层神经网络处理复杂任务。发展历史早期探索：20世纪50-70年代人工智能研究处于“推理期”，人们认为只要能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能。图灵提出“图灵测试”，