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首先了解一下人工智能、机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是人工智能的一个分支，而深度学习则是机器学习领域内一个新的研究方向。

快速上手机器学习可以分为三个阶段：理论准备、实践操作和初步应用。虽然这仅仅是入门阶段，但真正理解和掌握还需要更多时间和努力。本文仅介绍如何快速入门。

理论准备

通过阅读一本关于机器学习的书籍，可以对这一领域有一个全面的认识。市场上有许多这类书籍，我曾读过一本被推荐为机器学习入门必备的书籍。虽然书里包含了一些公式，但并不需要过分关注它们。重点在于了解机器学习的各种技术和它们各自的优势与劣势，以及它们适用于解决哪些问题。高效的学习者可能只需要一周时间就能完成阅读，而效率较低的人可能需要两周左右。

实践操作

对于书中每一章的内容，尝试找到相应的代码示例并运行它们。互联网上有许多资源，如搜索引擎和GitHub，提供了大量的相关代码。通过实际操作，你可以更好地理解各种技术的具体应用方法。当然，你需要具备一定的编程基础，能够顺利运行他人的代码。建议每天至少运行一个程序，大约两周的时间就可以掌握这些技术的应用方法。

初步应用

在完成了前两个阶段的准备工作之后，就可以开始进行初步的应用了。将机器学习应用于日常生活和学习中，解决实际问题。例如，在分类任务中，可以使用决策树、支持向量机或神经网络等技术。具体选择哪种技术取决于其优势、劣势及适用条件等因素。例如，决策树对计算资源的要求较低，而深度神经网络则更为复杂，对计算资源的需求更高。有时，需要将多种技术结合起来使用，以实现特定功能。很多实际应用都可以用来练习，比如股票价格预测、天气预报、人脸识别等。这些应用的代码在网上很容易找到，通过简单的应用实践，可以大大提高对机器学习的兴趣和信心。

以上是快速上手机器学习的基本思路。理论准备应当相对迅速，以理论为主导。如果在后续学习过程中遇到不懂的知识点，可以随时回头复习。在入门阶段，主要任务是模仿，先学会别人能做到的事情，之后才能进行创新。