技术的新变革时代
以机器学习为代表的人工智能技术，已经被业界公认为是自互联网以来最伟大的技术革命。通过深度学习算法、大数据、计算硬件这三方面的积累和跃迁，IT业界也终于迎来新一轮的范式转换（Paradigm Sift）： 计算机不再是根据提前预设的程序来执行人类的命令，而是通过“看”（计算机视觉）、“听”（计算机听觉）、“读”（自然语言处理）等方式在基于数据经验的基础上做出超越人类智能的决策和行为。
机器学习的演变
通俗地说，机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示；接着基于表示进行建模；然后估计模型的参数，也就是计算；为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段，包括硬件层面和算法层面。
机器学习的算法
机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。
机器学习的概述
那么什么是机器学习呢？顾名思意，机器学习简单来说就是利用程序算法来处理数据并做出分析判断的过程。机器仍旧是机器，它并不能够像人类一样学习，最终机器给出的决策，其实还是一长串 if... then... 条件语句的判断结果。为了让更多人了解所谓的人工智能和机器学习是怎样工作的，本文借用 R2D3 的可视化案例，描述对一个简单问题的分析过程。相信您读过之后，轻松举一反三也可以看透各种“狗”如何下赢李世石、打赢德州扑克的原因
编译： 小茜 来自：大数据公社翻译团队
原文来自：http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-evolution-infographic/