当前机器学习领域的研究热点有哪些？数学专业适合的机器学习热点又有哪些？

当前机器学习领域的研究热点包括但不限于以下几个方面：

1. 深度学习模型的优化和加速：包括模型压缩、剪枝、量化等技术，以及使用专用硬件如GPU、TPU等加速计算。

2. 自然语言处理：包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等应用。

3. 图像处理：包括图像分类、目标检测、图像分割、图像合成等应用。

4. 强化学习：包括基于模型和模型无关的强化学习算法，以及应用于机器人控制、游戏AI等领域。

数学专业适合的机器学习热点主要是与数学相关的方向，包括但不限于以下几个方面：

1. 机器学习理论：包括统计学习理论、最优化理论、泛函分析等数学基础的研究。

2. 图像处理中的数学方法：包括图像处理中的信号处理、小波变换、稀疏表示等数学方法。

3. 强化学习中的优化方法：包括基于强化学习的最优化方法、基于演化算法的优化方法等。

4. 数值方法：包括基于数值方法的机器学习算法、数值优化算法等。

总的来说，数学专业的学生在机器学习领域可以选择与自己专业相关的方向进行研究，也可以选择其他方向进行拓展。