机器学习是什么？机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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在人工智能领域，Michael I.Jordan被认为是两位根目录人物之一（另一位是Geoffrey Hinton ）。Michael I.Jordan是UC Berkeley 著名的机器学习实验室AMP Lab的联席主任，是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士。他门下英雄辈出，如深度学习领域的大牛蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio、前百度首席科学家吴恩达、斯坦福大学教授Percy Liang等都是其弟子。
虽然几乎每个工业制造商都把它作为运营策略或战略重点，但是在没有清晰的市场方向前提下，有些企业在重大投资方面仍然犹豫不决；同时，也有企业在大步推进。
Gartner调查显示，企业在数据和分析方面进展缓慢。很少有组织能够在转型级别使用数据，并且接近Gartner调查的三分之二组织仍在考虑企业报告，以处理他们最关键的数据和分析应用。
数字化转型已经成为一个重要的发展趋势，一度成为早期采用者和前沿企业的重中之重。如今数字化转型已经步入主流。很少有人会否认，数字化转型举措对企业组织的成功至关重要。
日前，谷歌宣布将 TPU 深度学习加速器云服务开放给第三方厂商和开发者，目前为 Beta 版。今天开始，Cloud TPU 产品就可以在 Google Cloud Platform 买到了，价格为 6.5 美元/小时，且是限量发售。
人工智能脱离不了金融的实际场景，这需要在支付、信贷和信用体系等各个领域打通线上线下。
这十张图，可以帮助我们快速、全面了解AI这一行业高速发展的特征。美国顶尖学府斯坦福大学（Stanford University）AI 100中AI Index项目旨在追踪人工智能的活动和进展，研究人工智能对人们生活的影响。AI Index专注于追踪和观察AI的活动和进展，并以可靠、可验证数据为基础，促进对AI的了解。
为什么机器下围棋能超过人类；为什么在图像识别的某些方面会超过人类，成功的因素是什么？我认为有三大法宝：数据、计算资源和算法。这就是深度学习成功的三大法宝。
跟据科研公司Gartner的一项新研究，到2020年，人工智能(AI)和机器学习可能会淘汰180万个工作岗位，但同时创造230万个新岗位。
本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话，对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务为主的初创企业。
在Quora论坛上研究编程语言的Tikhon Jelvis回答说:我发现，机器学习在很多方面都被高估了，无论是经验不足的人，还是更有害的，人们都对这一领域投入了大量的资金。
人工智能是一种稳定的潜流，但它不会是未来一年影响求职者的唯一因素。
2017 年即将过去，2018 年即将到来。在大数据、数据科学、人工智能、机器学习几个领域飞速发展的当下，如何总结 2017 年的重大进展，在 2018 年又会有什么值得期待的趋势呢？
据Techcrunch报道，谷歌和NASA宣布，通过机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。
人工智能正渗透到我们现代生活的每一个角落，人工智能可以在Facebook上给你发布的图片上的朋友贴上名字的标签，或者帮你选择在Instagram上看到的图片，而材料科学家和NASA研究人员也开始使用人工智能来帮助发现新科学和太空探索。
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