什麼是機器學習，它最早是什麼時候出現的？
機器學習（ML）是一種致力於理解和構建「學習」的方法的研究領域，即利用資料提高某些任務效能的方法。它被視為人工智慧的一部分。

機器學習演演算法基於樣本資料（稱為訓練資料）構建模型，以便在沒有明確程式設計的情況下進行預測或決策。機器學習演演算法在許多應用中使用，例如醫學、電子郵件過濾、語音識別、農業和計算機視覺，其中開發傳統演演算法以執行所需任務很難或不可行。

機器學習的一個子集與計算統計學密切相關，它專注於使用計算機進行預測，但並非所有機器學習都是統計學習。數學最佳化的研究為機器學習領域提供了方法、理論和應用領域。資料探勘是一個相關的研究領域，專注於透過無監督學習進行探索性資料分析。

一些機器學習的實現使用資料和神經網路的方式來模仿生物大腦的工作方式。

在解決業務問題時，機器學習也被稱為預測分析。

概述
學習演演算法的工作基於過去有效的策略、演演算法和推斷在未來也可能繼續有效的基礎上。這些推斷可以是顯而易見的，例如「由於太陽在過去的10000天裡每天都升起，所以它明天早上也可能升起」。它們可以是微妙的，例如「X％的家庭具有地理上分離的物種和顏色變異體，因此存在Y％的可能性存在未發現的黑天鵝」。

機器學習程式可以在沒有明確程式設計的情況下執行任務。它涉及計算機從提供的資料中學習，以便它們執行某些任務。對於分配給計算機的簡單任務，可以編寫演演算法，告訴機器如何執行解決手頭問題所需的所有步驟；對於計算機而言，不需要學習。對於更高階的任務，人類手動建立所需演演算法可能具有挑戰性。實際上，幫助機器開發自己的演演算法可能比讓人類程式設計師指定每個所需步驟更有效。

機器學習的學科採用各種方法來教授計算機完成沒有完全令人滿意的演演算法的任務。在存在大量潛在答案的情況下，一種方法是將一些正確答案標記為有效。然後可以將其用作計算機改進用於確定正確答案的演演算法的訓練資料。例如，為了訓練數字字元識別任務的系統，通常使用手寫數字的MNIST資料集。

歷史和與其他領域的關係
參見：機器學習時間線
機器學習一詞是由IBM員工和計算機遊戲和人工智慧領域的先驅Arthur Samuel於1959年創造的。在這個時期，同義詞「自學習計算機」也被使用。

到了1960年代初，雷神公司開發了一種名為CyberTron的實驗性「學習機」，它具有打孔式磁帶儲存器，用於分析聲納訊號、心電圖和語音模式，使用基本的強化學習。它被人類操作員/教師反覆「訓練」以識別模式，並配備了一個「goof」按鈕，以使其重新評估錯誤的決策。在20世紀60年代的機器學習研究中，Nilsson的《學習機》一書是代表性的，主要涉及用於模式分類的機器學習。Duda和Hart在1973年描述了與模式識別相關的興趣。1981年，有關使用教學策略的報告被提出，以便神經網路學習從計算機終端識別40個字元（26個字母、10個數字和4個特殊符號）。

Tom M. Mitchell提供了機器學習領域研究的演演算法的廣泛引用、更正式的定義：「如果計算機程式在某些任務T上的表現，如P所衡量的那樣，隨著經驗E的增加而提高，那麼它被認為是從經驗E中學習的。」這個關於機器學習關注的任務的定義提供了一個基本的操作定義，而不是用認知術語來定義這個領域。這遵循了Alan Turing在他的論文「計算機機器和智慧」中的建議，其中「機器能思考嗎？」這個問題被替換為「機器能做我們（作為思考實體）能做的事情嗎？」。

現代機器學習有兩個目標，一個是基於已開發的模型對資料進行分類，另一個目的是基於這些模型對未來結果進行預測。用於分類資料的假設演演算法可能使用痣的計算機視覺，結合監督學習，以訓練它對癌性痣進行分類。用於股票交易的機器學習演演算法可能會通知
機器學習是人工智慧的一個分支，涉及理解和開發學習方法，即使用資料來提高一組任務效能的方法。機器學習演算法根據樣本資料（稱為訓練資料）構建模型。為了在沒有明確程式設計的情況下做出預測或決策。它首次出現於20 世紀60 年代。