在过去的十年中，出现了一场艺术运动，将机器学习作为灵感和媒介。在这本书中，跨学科的艺术家兼研究员Sofian Audry审视了机器学习和新媒体艺术交叉的艺术实践，为新媒体艺术家、音乐家、作曲家、作家、策展人和理论家提供了概念工具和历史视角。Audry从广泛的实践中观察作品，包括新媒体装置、机器人艺术、视觉艺术、电子音乐和声音，以及电子文学，将机器学习艺术与控制论艺术、人工生命艺术和进化艺术等早期艺术实践联系起来。 机器学习是受生物启发、统计驱动、基于智能体的自我编程的网络实体计算系统的基础。Audry从非专业人员的角度解释了机器学习算法结构的基本设计，同时在更大的历史和概念空间中构建这些技术。Audry揭穿了关于机器学习艺术的神话，包括机器学习可以在没有艺术家的情况下创作艺术，以及机器学习将很快带来超人的智能和创造力的想法。奥黛丽认为学习过程，描述了艺术家如何通过玩评估函数来劫持训练过程;讨论了可训练的机器和模型，解释了不同类型的机器学习系统如何实现不同类型的艺术实践;并回顾了数据在机器学习艺术中的作用，展示了艺术家如何将数据作为引导学习系统的原始材料，并认为机器学习允许新颖形式的算法混音。