喜欢机器学习，是选数据分析还是机器视觉？

机器学习或者说深度学习，其基础就是数据分析，通过对已知样本进行训练，包括但不限于支持向量机、神经网络等，进而得到有效的分类器。其训练的本质就是对已知样本中的有效数据进行降维。所以数据分析是第一步，首先通过你对数据进行分析，确定有效的特征组合才能很大程度上提高机器的学习效率。

尽管机器视觉中也有涉及机器视觉的习惯内容，但这只是机器学习的一个应用方面。

所以建议题主首先从宏观上对机器学习进行研究后再将其落实到机器视觉中进行实践。