我做过几个机器学习项目，但都与传统的机器学习（预测、分类等）相关联。我目前被提供了一个项目，可以在不到 6 个月的时间内完成。

这个想法是开发/改进预先存在的软件。软件从高级分子中提取分子的图像，然后尝试用红色突出显示细胞系，有时软件将背景或其他细胞的线条也作为突出部分，因此用户必须手动编辑并修剪此类错误。这个想法是让软件随着时间的推移从用户的编辑和行为中学习。

我想知道的一件事是，对于没有图像处理和模式识别背景的人来说，这样一个为期 6 个月的项目是否现实？还是会因为我只有“面向数据”/统计机器学习的经验而变得非常困难？

我的另一个问题是；我应该深入研究哪些类型的概念/主题来学习执行这个项目的基础知识？