我应该先从机器学习还是深度学习开始
在探索人工智能的海洋时，许多初学者面临着一个棘手的问题：如何选择正确的起点？对于想要深入研究和应用人工智能技术的人来说，机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）是两种非常重要且有趣的领域。然而，这两个领域之间存在明显的区别，并且它们各自都有不同的挑战和应用范围。
首先，我们需要理解这些术语。机器学习是一种使计算机系统能够通过数据分析来做出预测或决策而不需要明确编程指令的情景。这包括监督式、无监督式以及半监督式等多种类型。另一方面，深度学习则是机器学习的一个分支，它专注于使用具有多层结构的人工神经网络来模拟人类大脑处理信息的方式。在这个层次上，我们可以进一步细化为卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
对于那些对人工智能充满好奇并希望从基础到高级逐步提升技能的人来说，最好的起点可能是尝试一些基础的机器学习概念。以下是一些理由支持这一观点：
广泛适用性：虽然深度学习在图像识别、自然语言处理等特定任务中表现卓越，但它也依赖于大量数据集和复杂算法。而机器分类、回归分析等更基本的手段则可以在各种行业中找到应用，比如推荐系统、优惠券管理甚至简单的事务分类。
易于理解与实现：相较于深度模型，更简单的心理逻辑让初学者能更快地掌握核心概念，并将其应用到实际项目中。此外，由于所需资源较少，对硬件要求低，使得个人开发者或小型团队能够轻松进行实验。
实践案例丰富：网上的教程、课程及社区资源对初学者的帮助极大，而这类资源通常会以简洁易懂的形式向新手介绍基本算法，如线性回归、逻辑回归、二叉树搜索等。这为快速建立知识框架提供了便利。
跨学科能力增强：了解基本算法不仅可以提高数据科学技能，还能促进数学建模思维模式，从而影响其他专业领域，如统计学、中医药治疗方法论研究甚至市场营销策略制定。
理论与实践结合：如果你既想了解理论又想实践，可以通过实现某个特定的项目，如一个简单聊天助手或者一个自动化推荐引擎，为你的道路奠定坚实基础，同时激发兴趣继续探索更多复杂问题解决方案。
总之，如果你打算成为一名全栈AI工程师，那么最好一步步过渡至更高级别，即涉足深度学习。但若你只是想要获取一般性的AI工具知识，或是在现有的工作岗位上添加一点AI元素，那么直接跳入ML可能是个更加合理且可行的事情。如果你的目标是在某个具体场景下利用AI，你应该考虑那个场景是否已经有一些现成ML解决方案可用，以及是否真的需要DL才能达到最佳效果。如果答案都是肯定的，那么就值得花时间去理解并掌握DL相关内容；否则，ML作为起点是一个很好的选择，因为它涵盖了很多常见任务，并且相比DL，在计算资源和训练难易程度上都比较友好。此外，无论哪条路径，都建议随着时间推移不断更新自己的技能库，以跟上这个迅速发展中的技术潮流。
