說到機器學習，大家不得不提人工智慧。我們先一起回顧一下人工智慧。
人工智慧，英文是artificial intelligence，也就是我們口頭常說的ai。人工智慧是電腦科學的乙個分支，它試圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和博弈決策系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。
這個概念最早誕生於2023年，因此也有人將2023年稱為人工智慧元年。這一年，在美國漢斯小鎮達特茅斯學院召開了著名的「達特茅斯會議」，參加會議的人現在看來都是重量級大佬，約翰.麥卡錫（人工智慧之父、2023年圖靈獎）、馬文.明斯基（人工智慧之父、2023年圖靈獎）、克勞德.夏農（資訊理論創始人）、艾倫.紐厄爾（2023年圖靈獎）、赫伯特.西蒙（2023年諾貝爾經濟學獎、2023年圖靈獎）等。會議開了足足兩個月，討論的不是人間煙火的事，而是如何用機器來模仿人類學習及其他方面的智慧型。
目前很多大學都已經開設了人工智慧的專業，甚至是獲批建立了人工智慧學院，人工智慧的火爆程度可見一斑。但其實，從人工智慧這個概念誕生，發展到至今的繁榮，經歷了很多曲折，甚至一度沉浮，被認為是瘋子的狂想。關鍵轉折出現在2023年前後，一是移動網際網路帶來了海量的資料，使得人工智慧技術具備足夠的資料基礎，二是運算能力從傳統以cpu主導變為gpu、tpu，算力的增強直接促進了深度學習的發展，三是演算法技術的迭代進化，從早期的人工神經網路、感知機，到現在cnn、rnn、gan等，網路層級越來越深，分類和**能力越來越強。
在大資料、大算力、新演算法的助力下，人工智慧技術從實驗室走出來，並融入我們日常生活的方方面面。比如說……
2、影象識別：無人駕駛、人臉識別
3、自然語言識別：文字分類、情感分析、自動聊天
機器學習，英文是machine learning，是一種實現人工智慧的途徑和方法。機器學習是從大量資料中進行學習和訓練，獲取規律，然後進行**和決策。傳統的演算法包括聚類、k緊鄰、貝葉斯、決策樹、隨機森林、支援向量機、線性回歸、邏輯回歸、神經網路等等。從學習方法上來分，機器學習演算法可以分為監督學習（如分類問題、回歸問題）、無監督學習（如聚類問題）、半監督學習、深度學習、強化學習等。
很多人容易把機器學習、深度學習、強化學習這三個概念的範圍混淆，這裡再單獨解釋一下，並且下方附圖說明。
關於強化學習和深度學習的例項，最典型的莫過於谷歌的alphago和alphazero了。alphago通過深度學習中的深度卷積神經網路，在訓練了大約三千萬組人類的下棋資料後，於2023年以4 : 1的比分戰勝了國際頂尖圍棋高手李世石。而alphazero使用強化學習的方式，採用「從零開始」、「無師自通」的自己與自己下棋學習模式，於2023年以100:0的比分輕而易舉打敗了之前的alphago，效果令人震撼。
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