数据爆发式增长:数字化时代带来了数据量的指数级增长，其中蕴含着丰富的信息。机器学习通过分析和学习这些数据，揭示其中的规律和模式，并在各个领域应用。计算能力提升:随着计算机硬件和软件技术的发展，计算能力越来越强大，可以高效处理大规模的数据和复杂算法。开源框架的兴起:TensorFlow、PyTorch等优秀的开源机器学习框架不仅提供了丰富的工具和算法，还使机器学习技术更易于普及和使用。商业应用需求:机器学习在商业应用中的广泛应用，如推荐系统、广告投放、欺诈检测等，推动了该技术的快速发展。