机器学习能做什么

❶ 机器学习在生物信息领域可以做些什么

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：
（1）面向任务的研究版
研究和分析改进一组预定权任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型
研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析
从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。

❷ Python值得学习吗 学完后到底可以做些什么

Python简单易学来、免费开源、高层自语言、可移植性超强、可扩展性、面向对象、可嵌入型、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的涉及不到的开发之外，其他基本上可以说全能：系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。Python的应用特别广，中国现在的人才缺口超过100万。
如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

❸ 做机器学习具体要什么配置

你说一下预算。

❹ 机器学习可以做哪些有意思的事情

想申请这个方向国外留学，非常非常之难，因为技术封锁的原因，只要是跟人工智能和机器学习相关的领域，都很难搞定签证，因为签证官被各种电影熏染的，以为这就是毁天灭地的黑科技，一定不能让发展中国家学了去。。

❺ 本科生想做机器学习，深度学习，模式识别，能找到什么样的工作

网络有自己的深度学习研究所，是于凯的领导者。相关条目可以在网络搜索的右侧看到，类似于GuGe的知识地图。搜狗和微软也有。从他们对商品评估关键字抽取的搜索中可以看到阿里的文本类。

• 最近的阿里巴巴天池大数据竞赛，再加几笔奖金，是一些推荐系统的竞争

例如，自然语言处理中的ACE竞争非常激烈。深度学习是一种机器学习算法，可以在这些竞赛中使用。继续学习吧，做算法方面基本都要研究生。当然如果你天赋异禀，算法学的很6，那你可以用你的实力去打动面试人员。

❻ 学python能做什么

一、常规软件开发

支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

二、科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

三、人工智能

在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

四、WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速搭建起可用的WEB服务。

五、网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

六、数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

❼ 现阶段国内机器学习应用现状如何，从事这方面工作需要哪些能力。

机器学习目前很火，但是机器学习在工业界的应用还不是很广泛。各大公司对于机器学版习怎么结权合现有的业务，如何创造价值还处于摸索的阶段。目前很多人才准备、或者已经转入这个领域，但是对于进这个机器学习领域究竟能做什么，大家心里也都没有底。机器学习并不是发两篇论文、写几个代码、调用几个API就完事。机器学习要改变世界，那么究竟如何改变，从哪里切入，这才是目前最关键的。因此目前最稀缺的是：业务领域的专家，同时掌握了机器学习技术的人。

❽ 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师不是也有一种叫做机器学习算法工程师吗？怎么把算法工回程师和机器学习两个答分开了？

这是我上周听过的阿里的一位算法专家的直播课内容：

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

他刚好讲到企业中的算法工程师的实际工作流程是怎样的？以及如何成为算法工程师，就是需要掌握哪些重要技能？

推荐给你看下咯：菜鸟窝人工智能特训营你只需要看第一章就好了，听完之后就能解答你的提问了。

❾ 机器学习（深度学习）能做到哪些事情

深度学习开创出众多机器学习方面的实际应用和全面推广人工智慧领域 ，解决了许多版任务，看起来权有可能实现机器助手的梦想。无人驾驶车、更好的医疗预防服务，甚至是推荐更好看的电影，这些都已实现或在不远的道路上。人工智慧则是处在当下和未来。有了深度学习和机器学习，人工智慧甚至能实现我们一直以来在科幻小说里所想像的状态。我拿走你的 C-3PO，你则能留着终结者。