【了解机器学习的定义与发展历程】

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】

简述概要

了解机器学习的定义与发展历程

知识图谱

机器学习（Machine Learning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。简单来说，机器学习就是让计算机从数据中学习规律，并根据这些规律对未来数据进行预测。

机器学习的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时图灵测试的提出和塞缪尔开发的西洋跳棋程序标志着机器学习正式进入发展期。然而，在60年代中到70年代末，机器学习的发展几乎停滞不前。直到80年代，使用神经网络反向传播（BP）算法训练的多参数线性规划（MLP）理念的提出，才将机器学习带入复兴时期。90年代，提出的“决策树”（ID3算法）和后来的支持向量机（SVM）算法，将机器学习从知识驱动转变为数据驱动的思路。

进入21世纪初，Hinton提出了深度学习（Deep Learning）的概念，使得机器学习研究再次进入蓬勃发展期。从2012年开始，