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从零开始到运用机器学习做项目需要多长时间?自学可以吗?

从零开始到运用机器学习做项目需要3年时间。要回答这个问题，首先要考虑的问题是：你有多少时间？在三个月内开始学习与想在一个月内开始学习绝对是一条不同的道路。当然，我建议安全起见，至少花五个月时间学习机器学习的基础知识。基础知识很重要。知道原因很重要。

有基础的话三个月就能学得很不错了，但是仅仅自学是不行的，学的理论和企业的应用差的太多了，你最好去找些培训机构学习一下，多参加一些真正地项目开发，公司都要有经验的人，没有什么项目很难拿到高工资的。

至于培训班，内容其实和自习差别不大，但是可以帮你固定一个强制性的学习时间，花钱给自己买一些压力。如果时间和财力允许，可以选择。在学习过程中，唐 盲目地照别人的样子打字 代码。连我都不 我不建议你做笔记。

机器学习的分类

1、机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。

2、机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器学习的分类有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。

3、机器学习根据应用领域和算法原理，可以分为以下几类： 监督学习：通过已知的训练数据来学习模型，再利用模型对未知数据进行预测和分类。实际应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等。 无监督学习：在没有标签数据的情况下，通过数据本身发现隐藏的模式和结构。实际应用：聚类、降维、异常检测等。

4、按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。监督学习 监督学习是从x，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。

5、机器学习的分类如下：监督学习：表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果，不断修正机器的预测结果，具体实现过程是：通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对。

6、机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习。监督学习监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等。♀无监督学习无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等。

深度学习具体是做什么的,人工智能用深度学习做了什么?

1、简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。

2、深度学习属于人工智能的前沿技术，是机器学习研究中的一个子集，是一种实现机器学习的技术，通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性或类别特征，从而对数据进行表征，说的更通俗些，深度学习从数据中学习，即自动从数据中提取特征，然后再基于这些特征完成相应的业务需求，比如分类，识别，预测等。

3、目前，深度学习在多个领域取得了很大成果，如数据挖掘、机器翻译、语音识别、人脸支付、推荐服务、个性化搜索。深度学习可使机器高度模仿人类社会的具体活动，对很多复杂的识别模式很有帮助，促进了蓝海大脑深度学习服务器等相关人工智能领域的发展。

4、它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

5、人工智能深度学习指的自主学习和算法能力，主要锻炼的是机器人的自主学习能力，开始机器行动都是按照人们的指令和已经设置好的程序运动，深度学习后机器会具有自主学习的能力，可以根据周围环境判断行动方向和行动方式，更进一步的提高了其自主自动的能力。

6、“深度学习”这样的技术，是建立在“人工神经网络”上的，而人工神经网络，又是来自人类神经生物学的深刻理解和延展。我们人类的神经网络通过神经元的联结来传递和处理信息，而这种人工神经网络则是模拟大脑的工作机制。我们通过研究人类智能的工作机制，来创造出人工智能的工作原理。

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4、工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。

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机器学习能做什么

机器学习可以做的有很多，有商业服务、消费零售、金融、机器人、农业、汽车交通、智能家居、教育、律师法务、媒体社交等等。

研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

自然语言处理：利用机器学习和语言学技术，分析和理解人类语言的含义和语境，例如机器翻译和智能客服。机器人和自动化：利用人工智能技术，开发智能机器人和自动化系统，可以用于制造业、医疗、农业等领域。

数据安全---机器学习算法可以查找云中数据访问方式，并报告可预测安全漏洞的异常情况。个人安全 如果你最近在飞机上或者参加了一个大型的公共活动，你几乎可以肯定不得不等待长时间的安全检查。

好找工作.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。