机器学习技术的发展历程可以追溯到 20 世纪 50 年代初期，随着计算机技术的飞速发展，特别是硬件性能的不断提升和存储容量的增大，机器学习逐渐成为一种可以实际应用的技术。
在 50 年代初期，机器学习技术主要采用的是符号推理方法，这种方法主要基于一些事先定义好的规则，通过逐步推导的方式来得到结论，比如人工神经网络、遗传算法等。但是，在实际应用中，这些方法面临诸多限制，比如需要耗费大量时间和资源进行规则定义和推导，效率低下等问题。
到了 80 年代初期，基于统计和概率模型的机器学习方法开始兴起。这些方法不再依赖于人为的规则定义，而是通过对已有数据的统计分析和模式识别来进行学习和预测，包括最小二乘回归、朴素贝叶斯分类器、决策树、支持向量机等。这些方法具有很强的泛化能力，不仅可以处理已有数据的学习问题，还可以进行未知数据的预测和分类。
到了 90 年代，神经网络技术又开始兴起。神经网络是一种基于生物神经系统设计的模型，其实质就是多层感知机，在每个节点处应用非线性激励函数进行计算，来实现对数据的分类和预测。与传统机器学习方法相比，神经网络具有更强的表达能力和适应性，可以处理更加复杂和抽象的问题。
到了 21 世纪初，深度学习技术开始兴起。与传统的神经网络相比，深度学习采用了多层结构，并引入了一些新的激励函数和优化算法，可以更加有效地处理大规模数据和高维特征下的分类和预测问题。随着深度学习技术的不断发展和完善，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，成为了当今人工智能领域最具代表性和影响力的技术之一。
总的来说，机器学习技术的发展历程可以分为以下几个阶段：
1.符号推理时代（1950s-1970s），主要采用逻辑推理和知识表达方式，包括人工智能、专家系统等技术。
2.统计学习时代（1980s-1990s），主要采用概率和统计模型，包括决策树、最小二乘回归、支持向量机、贝叶斯网络等技术。
3.神经网络时代（1990s-2010s），主要采用多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等技术。
4.深度学习时代（2010s-至今），主要采用深度神经网络、生成对抗网络、自编码器等技术。
值得一提的是，机器学习技术的发展受到了大数据和云计算技术的推动。随着互联网和物联网技术的快速发展，数据产生和积累呈爆发式增长，需要通过云计算来进行存储、计算和分析，为机器学习技术的广泛应用提供了契机。
总之，机器学习技术的不断进步和发展将会推动着人工智能技术的全面演进，并带来越来越丰富和广泛的应用场景。