机器学习 编辑
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
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Google云端平台是一系列由Google提供的云端运算服务，在运行Google搜索和YouTube的服务器上提供基础设施即服务、平台即服务及无服务器计算环境。除了提供管理工具外，Google云端平台还提供了一系列模块化云服务，包括：云计算、电脑数据存贮器、数据分析及机器学习等。用户注册账号时需要提供信用卡或银行卡支付信息。
杨立昆，法国籍计算机科学家，2018年图灵奖得主，他在机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域都有很多贡献。他最著名的工作是在光学字符识别和计算机视觉上使用卷积神经网络 ，他也被称为卷积网络之父。他同Léon Bottou和Patrick Haffner等人创建了DjVu图像压缩技术。他同Léon Bottou开发了Lush语言。2019年他同约书亚·本希奥以及杰弗里·辛顿共同获得计算机学界最高奖项图灵奖。
人工神经网络，简称神经网络或类神经网络，在机器学习和认知科学领域，是一种仿生学生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法得以优化，所以也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
机器人学习 是一个落在机器学习与机器人学的叠交的研究领域。它研究的技术有使机器人学会新颖技能的技术和使机器人通过学习算法而适应自己环境的技术。机器人的实体存在会同时导致一些具体的问题和提供指导学习过程的机会。
Avast Software s.r.o.是一家总部位于捷克布拉格的计算机安全公司，主要研发计算机安全软件、机器学习和人工智能。该公司在全球25个办事处拥有约1700名员工。截至2020年4月，Avast的月活跃用户超过4.35亿，在全球杀毒软件厂商中市场份额排名第二。
数据湖，是指使用二进制大型物件或文件这样的自然格式储存数据的系统 。它通常把所有的企业数据统一存储，既包括源系统中的原始副本，也包括转换后的数据，比如那些用于报表, 可视化, 数据分析和机器学习的数据。数据湖可以包括关系数据库的数据模型、半结构化的数据，非结构化数据 和 二进制数据。
TensorFlow是一个开放源代码库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google产品列表，如语音辨识、Gmail、Google 相册和搜索，其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。
智能运维是高德纳咨询公司于2016年提出的一个概念，是指通过机器学习，自动地从海量运维数据中进行实时或离线分析，加强IT运营分析能力。AIOps主要涉及两个方面：机器学习和大数据。