闪亮的新事物和有效的事物之间是有区别的，可以看到我们创造的技术中有多少没有被削减，而是因为找不到有效的商业模式而被扔进了创新的垃圾箱中，哪里人工智能将焉附？机器学习的进展无疑给人工智能带来了很多兴奋和恐惧，超越人类的游戏机器人，一种生成文本的AI，可在几秒钟内撰写文章，可以提前几年检测出癌症的医学成像算法。

回顾和探索了数据科学和机器学习的教育内容，如果不知道从哪里开始，自学Python机器学习可能是一项艰巨的任务，幸运的是，有很多不错的入门书籍和在线课程可以教您基本知识，但是正是这些高级书籍教会了您确定哪种算法可以更好地解决问题以及调整超参数时应该采取的方向所需的技能。

机器学习和深度学习已成为我们每天使用的许多应用程序的重要组成部分，机器学习的快速扩展尚未触及的领域很少，通过制定正确的策略来将机器学习算法集成到其运营和流程中，许多企业都取得了长足的发展，在忽略了人工智能不可否认的进步之后，其他竞争者则失去了竞争优势。

向许多企业呈现的主要数据挑战（和机遇），无论是商业企业，学术机构还是公共部门机构，都不是数量之一，而是速度，这并不是说管理不断增长的数据量并不重要，大数据仍然提出了挑战，但是解决该挑战所需的工具，流程和技能是众所周知的，并被广泛采用。

2021年的春天可能是近几年来舒服的一个春天了，身边一派生机盎然的景象，每个人的眼神里都流露着对这一年的进步期许！

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要扎实的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能以及扎实的数据科学，机器学习和数据工程知识，即使这样，您也可能需要花费超过一年的学习和实践时间，才能开始将深度学习应用于现实世界中的问题，并可能找到一名深度学习工程师。