這包括概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、微積分等基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)，這些都是理解用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。

這部分主要講解各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。你了解這些模型的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及用場景。

通過實(shí)際的項(xiàng)目來提升你的技能。你選擇些公開的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，Kaggle上的數(shù)據(jù)集。你掌握門編程語言，Python，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)處理庫（如Pandas）和機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如Scikit-Learn）。

在網(wǎng)頁上使用JavaScript或者jQuery等技術(shù)來收集用戶的瀏覽行為數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器進(jìn)行分析。

根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建用戶畫像，提供個(gè)性化的推薦。

使用客服AI來自動(dòng)處理用戶的咨詢，提高服務(wù)效率。

在清潔能源開發(fā)方面，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測風(fēng)力或太陽能的發(fā)電量，更好地調(diào)度電力資源。