متطلبات التعلم العميق [ما عدا البرمجة والإحصاءات؟]

نظرًا لأن التعلم العميق من بين أكثر المفاهيم تقدمًا في قطاع التكنولوجيا ، فإنه يحتوي على الكثير من المتطلبات الأساسية. في هذه المقالة ، سنناقش الموضوعات المختلفة التي يجب أن تكون على دراية بها قبل أن تبدأ في دراسة التعلم العميق. بعضها فروع للرياضيات والبعض الآخر تخصصات منفصلة. لنبدأ:

متطلبات التعلم العميق

1. البرمجة

البرمجة هي المطلب الأساسي للتعلم العميق. لا يمكنك القيام بالتعلم العميق بدون استخدام لغة برمجة. يستخدم محترفو التعلم العميق Python أو R كلغة برمجة خاصة بهم بسبب وظائفهم وفعاليتهم. قبل دراسة المفاهيم المختلفة للتعلم العميق ، سيتعين عليك دراسة البرمجة والتعرف على إحدى هاتين اللغتين البارزتين.

كلتا اللغتين مختلفتان تمامًا من حيث تطبيقاتهما أيضًا. Python هي لغة متعددة الاستخدامات تجد تطبيقات في علم البيانات والتعلم الآلي وكذلك تطوير التطبيقات. من ناحية أخرى ، تعتبر R لغة أكثر تركيزًا وتجد استخدامات في علم البيانات والذكاء الاصطناعي بشكل صحيح. يعد الفهم العام لكيفية عمل لغات البرمجة هذه وكيفية استخدامها أمرًا ضروريًا لتصبح محترفًا في التعلم العميق.

2. الإحصاء

تشير الإحصائيات إلى دراسة استخدام البيانات وتصورها. يساعد في الحصول على المعلومات من البيانات الأولية التي لديك. الإحصاء جزء مهم من علم البيانات (الذي ناقشناه لاحقًا) وتخصصاته ذات الصلة. بصفتك محترفًا في التعلم العميق ، يجب أن تكتسب رؤى من البيانات التي ستحتاج إلى استخدام الإحصائيات الخاصة بها.

في الإحصائيات ، تقوم برسم المخططات وإنشاء الرسوم البيانية وفهم العلاقات بين نقاط البيانات المختلفة. كما يساعدك على اكتساب رؤى من عينات البيانات وتصنيف المعلومات المتاحة في قطاعات مختلفة وفقًا لمتطلباتك.

3. حساب التفاضل والتكامل

يشكل حساب التفاضل والتكامل الأساس للعديد من خوارزميات التعلم الآلي. لذلك ، سيتعين عليك دراسة التفاضل والتكامل أيضًا كجزء من متطلبات التعلم العميق. في التعلم العميق ، ستقوم ببناء نماذج وفقًا للميزات الموجودة في بياناتك. سيساعدك حساب التفاضل والتكامل في استخدام هذه الميزات وصنع النموذج وفقًا لذلك.

يمكن أن يساعدك الفهم الأساسي لحساب التفاضل والتكامل وموضوعات أخرى في أن تصبح خبيرًا أفضل في تعلم الآلة. ومع ذلك ، بصفتك محترفًا في التعلم العميق ، ستحتاج بشكل أساسي إلى دراسة المبادئ الأساسية لحساب التفاضل والتكامل وليس مفاهيمه المتقدمة.

4. الجبر الخطي

ربما يكون الجبر الخطي أحد أهم متطلبات التعلم العميق. يتعامل الجبر الخطي مع المصفوفات والمتجهات والمعادلات الخطية. يركز على تمثيل المعادلات الخطية في الفراغات المتجهة. سيساعدك الجبر الخطي في بناء نماذج من أنواع مختلفة (التصنيف ، الانحدار ، إلخ) ، وهو لبنة أخرى للعديد من مفاهيم التعلم العميق.

5. الاحتمال

الاحتمال هو فرع من فروع الرياضيات يركز على وصف مدى احتمالية وقوع حدث ما أو مدى إمكانية صحته من خلال الأرقام. يتراوح احتمال أي حدث من 0 إلى 1 ، حيث يشير 0 إلى استحالة ، ويمثل 1 اليقين المطلق.

في تعلم الآلة والتعلم العميق ، عليك بناء نماذج للتحليل التنبئي. عليك تدريبهم على التنبؤ بنتائج محددة. هذا هو السبب في أن الاحتمال هو موضوع أساسي للدراسة لطالب التعلم العميق.

تحقق من: أفكار مشروع التعلم العميق للمبتدئين

6. علم البيانات

علم البيانات هو مجال تحليل واستخدام البيانات لاكتساب رؤى قيمة. بصفتك محترفًا في التعلم العميق ، يجب أن تكون على دراية بمفاهيم مختلفة لعلوم البيانات حيث يتعين عليك إنشاء نماذج تتعامل مع البيانات. ستساعدك معرفة التعلم العميق في استخدام البيانات للحصول على النتائج المرجوة ، ولكن قبل استخدام التعلم العميق ، سيتعين عليك التعرف على علم البيانات.

لغتا البرمجة الأكثر ضرورة لعلم البيانات هما Python و R. على الرغم من أن علم البيانات موضوع واسع ويغطي العديد من الموضوعات جنبًا إلى جنب مع التعلم العميق ، يجب أن تعرف أساسياته أولاً. يساعد علم البيانات الشركات في وضع تنبؤات حول سلوك العملاء والمبيعات واتجاهات السوق. هذا مجرد مثال واحد على مدى أهمية علم البيانات ، لذلك يجب أن تكون على دراية به للانتقال إلى التعلم العميق.

7. العمل على المشاريع

بينما سيساعدك تعلم هذه الموضوعات في بناء أساس قوي ، سيكون عليك أيضًا العمل على مشاريع التعلم العميق للتأكد من أنك تفهم كل شيء بشكل صحيح. ستساعدك المشاريع في تطبيق ما تعلمته وتحديد نقاط ضعفك. يجد التعلم العميق تطبيقات في مجالات متعددة بحيث يمكنك بسهولة العثور على مشروع يهمك.

أفضل طريقة لدراسة التعلم العميق

الموضوعات التي ناقشناها هنا ليست سوى الأساسيات ، وللتعلم العميق العديد من المفاهيم التي يجب أن تتعلمها. يشعر العديد من الطلاب بالإرهاق بسبب هذا ويتساءلون ، "كيف يمكنني دراسة كل هذا؟" أفضل طريقة للقيام بذلك هي من خلال دورة التعلم العميق. تحتوي الدورات على مناهج مفصلة وتمكنك من التعلم مباشرة من الخبراء ومحترفي التعلم العميق. على سبيل المثال ، في دورة التعلم العميق الخاصة بنا ، يمكنك دراسة كل هذه المتطلبات الأساسية جنبًا إلى جنب مع بعض الموضوعات الإضافية لتجعلك محترفًا كاملاً مثل الشبكات العصبية وخوارزميات التجميع والانحدار وما إلى ذلك.

اقرأ أيضًا: راتب التعلم العميق في الهند

افكار اخيرة

نأمل أن تكون قد وجدت هذه المقالة مفيدة. إذا كانت لديك أي أسئلة بخصوص هذا الموضوع أو الموضوعات التي شاركناها هنا ، فلا تتردد في إخبارنا بذلك. نحب أن نسمع أفكارك.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.