机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
机器学习是研究的是让机器从过去的经历中学习经验，对数据的不确定性进行建模，在未来进行预测。机器学习依靠数据处理和模式识别，让计算机不需要编程就能去学习，是人工智能的核心，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习，其通过归纳、综合而不是统计进行学习。
目前在深度学习方面投入研发的国内外大学有：麻省理工学院，牛津大学，普渡大学，加州伯克利，纽约大学，瑞士DalleMolle人工智能研究所，多伦多大学，清华大学，蒙特利尔大学，香港大学，斯坦福大学，卡内基梅隆大学。大型科技公司有：微软，IBM，谷歌，Facebook，Uber，亚马逊，苹果，百度。半导体公司有：英伟达，高通，英特尔，赛灵思等。
深度学习已经广泛应用在实际应用场景中，在图像、语音识别、BI、安全、自动驾驶、医疗领域快速渗透，其中BI、客户关系管理和健康领域的相关初创公司较多。
本文采编：CY327
