AlphaGo作为围棋界的AI（人工智能）代表，击败了许多人类顶尖棋手，向大众展示了人工智能的实力。而随着人工智能的进一步发展，越来越多的技术如无人驾驶汽车等也日渐成熟，开始走向大众的生活。除此之外，人工智能也已经渗透到医疗、金融、物流、保险等无数的领域，发挥着它的作用。

人工智能是计算机科学中一个比较宽泛的分支，是由机器所体现出来的智能。其应用主要有感知能力、认知能力、创造力以及更深的智能几大部分。其中感知能力主要对应人类的五官感知，即看、听、读、写等内容；认知能力主要指通过学习分析来产生判断结果的能力，如灾害预测、自动驾驶等；创造力主要是指产生新的、以前不存在的东西，如计算机作诗、计算机绘制漫画等。

机器学习是人工智能的一种方式，主要研究如何让计算机模拟人类的学习行为，从数据中获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。在数据科学中，算法是一系列统计处理步骤的流程。在机器学习的过程中，算法在大量数据中找到某种模式或特征，从而可以在新的数据上做出合适的决策或者预测结果。算法设计得越好，得到的决策和预测结果就越准确，能处理的数据也就越多。(www.daowen.com)

如今，人们的生活中存在着各种各样的机器学习案例。数字语音助手根据语音指令就可以在互联网中搜索并播放出用户想要的音乐和电影；推荐系统产品通过查询用户的浏览记录、购买记录为用户播放相应的广告视频；医疗图像分析系统帮助医生定位他们可能忽略的那些肿瘤；家中无人时，扫地机器人自动为我们清洁房间的地板……对于机器学习，我们仍然有着更多的期待。随着数据的激增和计算设备算力的增强，机器学习终将使我们的生活变得越来越高效。

机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并将其用于预测或者分类。更具体地说，机器学习可以看作寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数能够很好地适用于“新样本”，而不仅仅是在训练样本上表现很好。我们将学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化（generalization）能力。