如果手机性能可以满足计算需求，Deep Learning可以做成哪些App？

数据分析师，工作中经常使用机器学习模型，但是以调库为主。自己一直也在研究算法，也裸写过一些经典的算法。最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要是公式推导看不懂，很多数学符号不知其意。也特地学过线性代数、微积分等，但是然并卵，还是看不懂大段的公式以及那些神奇的矩阵计算~机器学习新手，想前来问下，有没有哪些数学知识是可以弥补这一类缺陷的?能否具体的说一些知识点或者相关的文章和书籍？感谢~~

目前公司模型都是使用R或者PYTHON在线下建好模型，保存好模型参数，然后打包成接口，供JAVA进行调用。 那么现在的问题是：1. 打包上线的模型长期不会进行更新，因为模型参数被固定了，也不会去主动学习新的资料2.模型出现问题很难找出原因。因为JAVA只会报错JAVA的error，不会报出R或者PYTHON的error3. 本地离线建模受到机器配置的限制。经常几个G的数据电脑就会卡死，或者out of memory尝试使用JAVA直接建模，但是发现自己JAVA功底很弱，很难写出像样的算法。。特地想请教下各位前辈：1. 你们是怎么部署模型上线的？2. 怎么使得模型不断的学习新的资料3. 除了打包这种方式，是否还有其他的更好的方式进行上 […]

http://m.weibo.cn/5156515926/3935293415444969?_status_id=3935293415444969&rid=16_0_0_2598656081221871538&mid=3935293415444969&luicode=10000011&lfid=102803&uicode=10000002在这个视频里研发人员说根本没有后台人员，请问可信么？如果可信，那么请问是什么原理？如果不可信，那这不是欺骗观众么？

题主在想 PhD 的研究方向，想听听大家对机器学习的看法。未来二十年，或者十年内，机器学习的研究会遇到瓶颈吗？机器学习的技术转移来创业又会如何呢？