首先，機器學習的學習門檻是相對比較高的，長期以來，機器學習方面的人才培養也一直以研究生教育為主。要想從事機器學習方面的研發，不僅需要具備一定的軟件開發知識，更重要的是需要具備扎實的數學基礎，另外還需要掌握基于機器學習的一系列概念和研發方法。

具備軟件開發能力的程序員，轉向機器學習領域會更容易一些，但是即使沒有軟件開發基礎，如果具備扎實的數學基礎以及較強的學習能力，也完全可以從頭開始學習。對于沒有軟件開發基礎的人來說，如果要從事機器學習方面的研發，可以按照以下幾個步驟學習：

第一：學習編程語言。編程語言并不是機器學習的核心，但是編程語言是實現機器學習算法的重要方式，因此掌握編程語言也是從事機器學習的重要前提之一。目前Python語言在機器學習領域有較為廣泛的應用，而且Python語言的語法結構比較簡單易學，所以對于初學者來說，從Python開始學習是不錯的選擇。

第二：學習算法設計。算法設計是機器學習的核心，同時算法設計也是進行軟件開發的重要基礎，所以系統地學習算法設計知識對于從事軟件開發和機器學習都是非常重要的。學習算法設計需要具備一定的數學基礎，包括高數、線性代數和概率論等，當然這些知識也可以在學習算法設計的過程中補學。

第三：掌握基本的機器學習步驟。掌握機器學習的步驟是進行系統學習機器學習的前提，通常來說，機器學習的步驟包括數據收集、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，初學者可以圍繞這些步驟來系統地學習機器學習的相關知識。

最后，學習機器學習方面的知識，并不建議在脫離實際任務的情況下學習，最好有項目作為支撐。