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学习是人类具有的一种重要的智能行为。通过学习，人类可以不断取得科学与工程上的突破，同时也可以不断提高自身的智力水平。人类一直试图让机器具有智能，也就是人工智能。当机器具备了学习能力（机器学习），能自动获取知识时，它就在一定程度上与人类似了。
机器学习是人工智能应用较为重要的分支，代表性的成果有人工神经网络、支持向量机等。进入21世纪，随着数据量的不断增大和计算能力的不断提升，以深度学习为基础的诸多人工智能应用逐渐成熟。
在20世纪50年代，人们通过赋予机器逻辑推理能力使机器获得智能来完成一些数学定理的证明。但由于机器缺乏知识，远不能实现真正的智能。因此，在20世纪70年代，人工智能的发展进入“知识期”，即人类将知识总结出来并教给机器，使机器获得智能。在这一时期，大量的专家系统问世，在很多领域取得了大量应用成果。在这个时期，机器按照人类设定的规则和总结的知识运作，但由于人类知识量巨大，故出现了知识瓶颈，即机器无法超越其创造者即人类。针对这个缺陷，机器学习应运而生，人工智能进入“机器学习时期”。经过数十年的研究，特别是随着人工智能技术和计算机技术的快速发展，机器学习有了新的更有力的研究手段和环境。结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成机器学习系统研究兴起，机器学习的应用领域不断扩大，其中一部分技术应用已成功转化为产品；新的研究热点如数据挖掘和知识发现及机器学习在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，给机器学习注入了新的活力，机器学习已经进入新阶段。
随着机器学习技术的不断成熟和计算学习理论的不断完善，机器学习必将会给人工智能的研究带来新的突破。