2，希望得到对应开发工具平台的支持，还有就是能都有一些培训的支持

分类： 目前机器学习主流分为：监督学习，无监督学习，强化学习。 监督学习： 监督学习可分为“回归”和“分类”问题。 在回归问题中，我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。 每个数据点都会获得标注，如类别标签或与数值相关的标签。一个类别标签的例子：将图片分类为「苹果」或「橘子」；数值标签的例子如：预测一套二手房的售价。监督学习的目的是通过学习许多有标签的样本，然后对新的数据做出预测。例如，准确识别新照片上的水果（分类）或者预测二手房的售价（回归）。 无监督学习： 在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。 在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。数据点没有相关的标签。相反，无监督学习算法的目标是以某种方式组织数据，然后找出数据中存在的内在结构。这包括将数据进行聚类，或者找到更简单的方式处理复杂数据，使复杂数据看起来更简单。 强化学习： Alphago用的就是强化学习，强化学习是一种学习模型，它并不会直接给你解决方案——你要通过试错去找到解决方案。 强化学习不需要标签，你选择的行动（move）越好，得到的反馈越多，所以你能通过执行这些行动看是输是赢来学习下围棋，不需要有人告诉你什么是好的行动什么是坏的行动。