清华大学《人工智能之机器学习》报告

机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽，到 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中提及机器学习的概念。

再到 1952 年，IBM 的 Arthur Samuel（被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序，塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识，并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。

不久前，清华大学人工智能研究院发布了《人工智能之机器学习》的研究报告，对机器学习发展历程、代表性专业技术、学者概况、发展趋势及应用现状等内容进行深入的梳理和概括。作为 THU AI TR 系列报告，《人工智能之机器学习》以 AMiner 科技情报大数据挖掘服务平台为基础，聘请领域内专业学者为顾问，采用人工智能自动生成技术，以严谨，严肃，负责的态度，提供深刻的科技洞察报告。

机器学习报告的主要内容包括：概述篇、技术篇、深度学习篇、论文解读篇、人才篇、应用篇、趋势篇、开放资源篇等。报告亮点包括：代表性技术、深度学习发展脉络、人才分析、应用现状、趋势分析、开放资源。获取《人工智能之机器学习》报告请扫码或在公众号对话框回复关键词：机器学习，限时免费获取《人工智能之机器学习》报告电子版！点击阅读原文，查看更多精彩！