Anche se oggi parlare di apprendimento automatico, di intelligenza artificiale, di computer e macchine intelligenti sembra quasi la normalita', per arrivare ai risultati odierni la strada e' stata molto complessa, perche' divisa tra sperimentazioni e scetticismo. Le prime sperimentazioni per la realizzazione di macchine intelligenti risalgono agli inizi degli anni Cinquanta del Novecento, quando alcuni matematici e statistici iniziarono a pensare di utilizzare i metodi probabilistici per realizzare macchine che potessero prendere decisioni proprio tenendo conto delle probabilita' di accadimento di un evento. Il primo grande nome legato al machine learning e' sicuramente quello di Alan Turing, che ipotizzo' la necessita' di realizzare algoritmi specifici per realizzare macchine in grado di apprendere. In quegli stessi anni, anche gli studi sull'intelligenza artificiale, sui sistemi esperti e sulle reti neurali vedevano momenti di grossa crescita alternati da periodi di abbandono, causati soprattutto dalle molte difficolta' riscontrate nelle possibilità di realizzazione dei diversi sistemi intelligenti, nella mancanza di sussidi economici e dallo scetticismo che circondava spesso chi provava a lavorarci. A partire dagli anni Ottanta, una serie di interessanti risultati ha portato alla rinascita di questo settore della ricerca: una rinascita che e' stata resa possibile da nuovi investimenti nel settore. Alla fine degli anni Novanta l'apprendimento automatico trova nuova linfa vitale in una serie di innovative tecniche legate ad elementi statistici e probabilistici: si trattava di un importante passo che permise quello sviluppo che ha portato oggi l'apprendimento automatico ad essere un ramo della ricerca riconosciuto e altamente richiesto.