1956 年提出 AI 概念，短短3年后（1959） Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念：
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。
所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称。
机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。
深度学习的灵感来自大脑的结构和功能，即许多神经元的互连。人工神经网络（ANN）是模拟大脑生物结构的算法。
不管是机器学习还是深度学习，都属于人工智能（AI）的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示：
人工智能、机器学习、深度学习的关系详细了解人工智能：《「2019更新」什么是人工智能？（AI的本质+发展史+局限性）》
详细了解深度学习：《一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）》
什么是机器学习？
在解释机器学习的原理之前，先把最精髓的基本思路介绍给大家，理解了机器学习最本质的东西，就能更好的利用机器学习，同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。
机器学习的基本思路
把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何？无论使用什么算法，使用什么样的数据，最根本的思路都逃不出上面的3步！
机器学习的基本思路当我们理解了这个基本思路，我们就能发现：
不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。
机器学习的原理
下面以监督学习为例，给大家讲解一下机器学习的实现原理。
假如我们正在教小朋友识字（一、二、三）。我们首先会拿出3张卡片，然后便让小朋友看卡片，一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。
不断重复上面的过程，小朋友的大脑就在不停的学习。
当重复的次数足够多时，小朋友就学会了一个新技能——认识汉字：一、二、三。
我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。
上面提到的认字的卡片在机器学习中叫——训练集上面提到的“一条横线，两条横线”这种区分不同汉字的属性叫——特征小朋友不断学习的过程叫——建模学会了识字后总结出来的规律叫——模型通过训练集，不断识别特征，不断建模，最后形成有效的模型，这个过程就叫“机器学习”！
监督学习、非监督学习、强化学习
机器学习根据训练方法大致可以分为3大类：
监督学习非监督学习强化学习除此之外，大家可能还听过“半监督学习”之类的说法，但是那些都是基于上面3类的变种，本质没有改变。
监督学习
监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。
举个栗子：
我们准备了一大堆猫和狗的照片，我们想让机器学会如何识别猫和狗。当我们使用监督学习的时候，我们需要给这些照片打上标签。
将打好标签的照片用来训练我们给照片打的标签就是“正确答案”，机器通过大量学习，就可以学会在新照片中认出猫和狗。
当机器遇到新的小狗照片时就能认出他这种通过大量人工打标签来帮助机器学习的方式就是监督学习。这种学习方式效果非常好，但是成本也非常高。
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