機器學習能做什麼

❶ 機器學習在生物信息領域可以做些什麼

機器學習領域的研究工作主要圍繞以下三個方面進行：
（1）面向任務的研究版
研究和分析改進一組預定權任務的執行性能的學習系統。
（2）認知模型
研究人類學習過程並進行計算機模擬。
（3）理論分析
從理論上探索各種可能的學習方法和獨立於應用領域的演算法
機器學習是繼專家系統之後人工智慧應用的又一重要研究領域，也是人工智慧和神經計算的核心研究課題之一。現有的計算機系統和人工智慧系統沒有什麼學習能力，至多也只有非常有限的學習能力，因而不能滿足科技和生產提出的新要求。對機器學習的討論和機器學習研究的進展，必將促使人工智慧和整個科學技術的進一步發展 。

❷ Python值得學習嗎 學完後到底可以做些什麼

Python簡單易學來、免費開源、高層自語言、可移植性超強、可擴展性、面向對象、可嵌入型、豐富的庫、規范的代碼等。Python除了極少的涉及不到的開發之外，其他基本上可以說全能：系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。Python的應用特別廣，中國現在的人才缺口超過100萬。
如果你想要專業的學習Python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。

❸ 做機器學習具體要什麼配置

你說一下預算。

❹ 機器學習可以做哪些有意思的事情

想申請這個方向國外留學，非常非常之難，因為技術封鎖的原因，只要是跟人工智慧和機器學習相關的領域，都很難搞定簽證，因為簽證官被各種電影熏染的，以為這就是毀天滅地的黑科技，一定不能讓發展中國家學了去。。

❺ 本科生想做機器學習，深度學習，模式識別，能找到什麼樣的工作

網路有自己的深度學習研究所，是於凱的領導者。相關條目可以在網路搜索的右側看到，類似於GuGe的知識地圖。搜狗和微軟也有。從他們對商品評估關鍵字抽取的搜索中可以看到阿里的文本類。

• 最近的阿里巴巴天池大數據競賽，再加幾筆獎金，是一些推薦系統的競爭

例如，自然語言處理中的ACE競爭非常激烈。深度學習是一種機器學習演算法，可以在這些競賽中使用。繼續學習吧，做演算法方面基本都要研究生。當然如果你天賦異稟，演算法學的很6，那你可以用你的實力去打動面試人員。

❻ 學python能做什麼

一、常規軟體開發

支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。

二、科學計算

隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。

三、人工智慧

在人工智慧大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

四、WEB開發

基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用范圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速搭建起可用的WEB服務。

五、網路爬蟲

也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

六、數據分析

在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

❼ 現階段國內機器學習應用現狀如何，從事這方面工作需要哪些能力。

機器學習目前很火，但是機器學習在工業界的應用還不是很廣泛。各大公司對於機器學版習怎麼結權合現有的業務，如何創造價值還處於摸索的階段。目前很多人才准備、或者已經轉入這個領域，但是對於進這個機器學習領域究竟能做什麼，大家心裡也都沒有底。機器學習並不是發兩篇論文、寫幾個代碼、調用幾個API就完事。機器學習要改變世界，那麼究竟如何改變，從哪裡切入，這才是目前最關鍵的。因此目前最稀缺的是：業務領域的專家，同時掌握了機器學習技術的人。

❽ 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工回程師和機器學習兩個答分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

❾ 機器學習（深度學習）能做到哪些事情

深度學習開創出眾多機器學習方面的實際應用和全面推廣人工智慧領域 ，解決了許多版任務，看起來權有可能實現機器助手的夢想。無人駕駛車、更好的醫療預防服務，甚至是推薦更好看的電影，這些都已實現或在不遠的道路上。人工智慧則是處在當下和未來。有了深度學習和機器學習，人工智慧甚至能實現我們一直以來在科幻小說里所想像的狀態。我拿走你的 C-3PO，你則能留著終結者。