就业前景不用担心机器学习（ML)虽然归属于计算机科学领域，但其实是多个方向的交叉学科。
机器学习的算法归根结底是一种数学模型，因此，此专业对于数学知识有一定要求，其中常用的数学包括但不限于微积分、线性代数、概率统计及最优化方法。除了数学基础外，编程也是一个重要方面。现在机器学习中最常用的编程语言是Python.
入门机器学习基本分为两部分：熟悉并会推导经典算法和模型，以及熟悉机器学习的流程，程实现学过的算法以加深理解。
专业分支／发展方向现阶段，机器学习最热门的领域为深度学习（deep learning),其方法在各个领域都有广泛应用。
1.计算机视觉（computer vision):人像／物体识别（CNN:卷积神经网络为基础）、自动驾驶（视觉部分）及物体模型重建。
2.语音处理（speech processing):语音识别系统、对话系统（Siri,Cortana)、语音合成（当前最好方法：Wavenet)及语言翻译（Google Translate、百度翻译）。
3.强化学习（reinforcement learning):Alpha Go深度学习发展十分迅速，每年都有大量的论文和新技术发表，因此公司对深度学习领域人才的需求量也在迅速增长。
就业方向一般对于机器学习毕业生需求量比较大的是网络公司，国内有百度、阿里、腾讯及各种以机器学习为主要业务的初创公司；国外有 Google、Microsoft、Facebook等。除此之外，还有很多公司虽然不以网络，计算机为主营业务，但是也需要相应人才去优化，提高公司的竞争能力，这也是求职的一个选择。
院校推荐在英国，机器学习较好的学校有
UCL(伦敦大学学院）；
University of Cambridge(剑桥大学）；
University of Oxford(牛津大学）；
Imperial college（帝国理工学院）；
University of Edinburgh(爱丁堡大学）。
基本录取要求一般来说，本科最好是信息、计算机、数学相关专业，并且接触过基本／经典机器学习算法，熟悉一定的编程语言（Python,MATLAB等）。由于本专业对数学知识有要求，所以相关数学科目成绩要好。
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