一、做广告要学习什么？

做好广告要多观察市场，看大家对同样的产品有什么样的看法，就是说要抓住消费者的心理，只有能得到消费者满意的广告才具价值！还有三大构成：平面构成、色彩构成、立体构成。要有美学基础！有学术知识！有文化内涵！有操作经验！有设计灵感！有沟通能力 。1、提高自己的美学鉴赏能力（知道什么是美的东西，才能创作出好的作品）

2、提高自己美术基础知识（有个基本功才能提高自己，色彩构成、字体设计）

3、搞设计的人不是多看多品，多看别人的设计就OK的事，要学的东西有很多，提升自己的内涵与文化底蕴，设计出的东西才能打动人，才能让人欣赏

4、掌握基本设计软件是必须的，软件是笔，用它才能表达（表现）自己的想法和艺术气息，不是光靠美术效果折服人的，好作品需要别人能读懂的

5、站在别的角度看自己的设计，多向有资历的人学习，求教，进步会快些

6、多模仿作品，自己的东西是靠多模仿才能创作出来的，模仿是体会设计内涵的最快捷的方式

7、多参加各种平面设计比赛，从比赛中能或许更多的知识

8、定义规划好自己的目标和事业道路，不能半途而废

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、我想学做广告要学习什么知识？

这个得先从操作软件学习开始，以下我给你介绍一下吧！主要内容：广告公司常用的Photoshop、Illustrator 、PageMaker、Freehand、CorelDraw等设计软件。

Photoshop：学习图像处理、编辑、通道、图层、路径综合运用;图像色彩的校正；各种特效滤镜的使用;特效字的制作;图像输出与优化等,灵活运用图层风格，流体变形及褪底和蒙板，制作出千变万化的图像特效。

PageMaker：学习排版设计的基本法则、使用方法与技巧，工具箱、快捷键的使用，菜单功能及操作技巧，出版物、书籍、宣传彩页、出片输出注意事项，报纸杂志等的高级专业排版制作的方法。

Illustrator：学习图形绘制、包装、宣传页的制作，让你更加方便地进行LOGO及CI设计，不到一个月，您就会成为一名真正的美术大师，在Photoshop的基础上再学它如虎添翼，效率成倍提高。

Freehand：不论是个人作品设计、公司徽标、海报制作，都可以轻松完成，应用于广告、印刷等行业 CorelDraw：通过CorelDRAW9的全方面的设计及网页功能融合到现有的设计方案中，制作矢量的插图、设计及图像，出色地设计公司标志、简报、彩页、手册、产品包装、标识、网页及其它。

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四、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

五、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

六、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

七、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

八、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。

九、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

十、什么是机器学习？

机器学习指的是计算机系统无需遵照显示的程序指令，而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。机器学习关注的是“如何构建能够根据经验自动改进的计算机程序”。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息数据库，系统就会学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习本质上是跨学科的，他采用了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。

中公教育和中科院的老师合作推出了一个机器人课程，可以关注一下