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。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。
从1642年Pascal发明的手摇式计算机，到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。事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔（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。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移，程序的棋艺变得越来越好[1]。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。
对机器学习的认识可以从多个方面进行，有着“全球机器学习教父”之称的Tom Mitchell则将机器学习定义为：对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，就称这个计算机程序从经验E学习。普遍认为，机器学习的处理系统和算法是主要通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模式，它是人工智能的一个重要子领域。
清华AMiner团队发布了AI 2000榜单，参考了过去十年21646位学者在国际会议 Annual Conference on Neural Information Processing Systems(NeurIPS)、International Conference on Machine Learning(ICML)、International Conference on Learning Representations(ICLR) 以及 Journal of Machine Learning Research(JMLR) 发表的20521篇论文的累计引用情况。在机器学习领域中在遴选出了10名【最具影响力学者】，代表了2020年机器学习领域最高学术成果，名单具体如下：
1.Ilya Sutskever
单位：open AI
入选论文引用量：220625
2.Diederik P. Kingma
单位：Google
入选论文引用量：72759
3.Geoffrey E. Hinton
单位：University of Toronto
入选论文引用量：167495
4.Karen Simonyan
单位：Google
入选论文引用量：77586
5.Alex Krizhevsky
单位：Google
入选论文引用量：72606
6.Yoshua Bengio
单位：University of Montreal
入选论文引用量：99632
7.Jimmy Ba
单位：University of Toronto
入选论文引用量：69989
8.Andrew Zisserman
单位：University of Oxford
入选论文引用量：71995
9.Ian Goodfellow
单位：Apple
入选论文引用量：63866
10.Quoc V. Le
单位：Google
入选论文引用量：50111
除了前10位学者获得最具影响力学者之外，排名前100位内的其他学者获的了【最具影响力学者提名】。
机器学习最具影响力机构
机器学习最具影响力国家
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