Voraussetzungen für Deep Learning [Was außer Programmierung & Statistik noch?]

Da Deep Learning zu den fortschrittlichsten Konzepten im Technologiesektor gehört, hat es viele Voraussetzungen. In diesem Artikel besprechen wir die verschiedenen Themen, mit denen Sie vertraut sein sollten, bevor Sie mit dem Studium von Deep Learning beginnen. Einige von ihnen sind Zweige der Mathematik, während andere eigenständige Disziplinen sind. Lasst uns beginnen:

Voraussetzungen für Deep Learning

1. Programmierung

Programmieren ist die Grundvoraussetzung für Deep Learning. Sie können Deep Learning nicht durchführen, ohne eine Programmiersprache zu verwenden. Experten für Deep Learning verwenden Python oder R aufgrund ihrer Funktionalität und Effektivität als Programmiersprache. Bevor Sie sich mit den verschiedenen Konzepten des Deep Learning befassen, müssen Sie Programmieren studieren und sich mit einer dieser beiden prominenten Sprachen vertraut machen.

Diese beiden Sprachen sind auch in Bezug auf ihre Anwendungen völlig unterschiedlich. Python ist eine vielseitige Sprache, die Anwendungen in den Bereichen Data Science, ML sowie App-Entwicklung findet. Auf der anderen Seite ist R eine fokussiertere Sprache und findet in Data Science und KI richtig Verwendung. Ein allgemeines Verständnis dafür, wie diese Programmiersprachen funktionieren und wie man sie verwendet, ist ein Muss, um Deep-Learning-Profi zu werden.

2. Statistiken

Statistiken beziehen sich auf die Untersuchung der Verwendung von Daten und ihrer Visualisierung. Es hilft bei der Gewinnung von Informationen aus den Rohdaten, die Sie haben. Statistik ist ein entscheidender Teil der Datenwissenschaft (die wir später besprochen haben) und ihrer relevanten Disziplinen. Als Deep-Learning-Profi müssen Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen, für die Sie Statistiken verwenden müssen.

In der Statistik zeichnen Sie Diagramme, erstellen Diagramme und verstehen die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten. Es hilft Ihnen auch dabei, Erkenntnisse aus Datenproben zu gewinnen und die verfügbaren Informationen gemäß Ihren Anforderungen in verschiedene Segmente zu klassifizieren.

3. Kalkül

Kalkül bildet die Grundlage für viele maschinelle Lernalgorithmen. Sie müssen sich also auch mit Analysis als Teil der Deep-Learning-Voraussetzungen befassen. Beim Deep Learning erstellen Sie Modelle gemäß den in Ihren Daten vorhandenen Merkmalen. Calculus hilft Ihnen dabei, diese Funktionen zu nutzen und das Modell entsprechend zu erstellen.

Ein grundlegendes Verständnis von Kalkül, Integration und anderen Themen kann Ihnen dabei helfen, ein besserer ML-Experte zu werden. Als Deep-Learning-Profi müssen Sie sich jedoch hauptsächlich mit den Grundprinzipien der Analysis und nicht mit den fortgeschrittenen Konzepten befassen.

4. Lineare Algebra

Eine der wohl wichtigsten Deep-Learning-Voraussetzungen ist die Lineare Algebra. Lineare Algebra befasst sich mit Matrizen, Vektoren und linearen Gleichungen. Es konzentriert sich auf die Darstellung linearer Gleichungen in Vektorräumen. Die lineare Algebra hilft Ihnen beim Aufbau von Modellen verschiedener Art (Klassifikation, Regression usw.) und ist ein weiterer Baustein für zahlreiche Konzepte des Deep Learning.

5. Wahrscheinlichkeit

Wahrscheinlichkeit ist ein Zweig der Mathematik, der sich darauf konzentriert, durch Zahlen zu beschreiben, wie wahrscheinlich ein Ereignis eintreten kann oder wie möglich es gültig ist. Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses reicht von 0 bis 1, wobei 0 für Unmöglichkeit und 1 für absolute Gewissheit steht.

In ML und Deep Learning müssen Sie Modelle für die prädiktive Analyse erstellen. Sie müssen sie trainieren, um bestimmte Ergebnisse vorherzusagen. Aus diesem Grund ist Wahrscheinlichkeit ein wesentliches Studienfach für einen Deep-Learning-Studenten.

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6. Datenwissenschaft

Data Science ist das Gebiet der Analyse und Nutzung von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Als Deep-Learning-Profi müssen Sie mit verschiedenen Konzepten der Datenwissenschaft vertraut sein, da Sie Modelle erstellen müssten, die mit Daten umgehen. Die Kenntnis von Deep Learning hilft Ihnen bei der Verwendung von Daten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, aber bevor Sie Deep Learning verwenden, müssen Sie sich mit Data Science vertraut machen.

Die beiden Programmiersprachen, die für Data Science am meisten benötigt werden, sind Python und R. Obwohl Data Science ein weites Gebiet ist und neben Deep Learning viele Themen abdeckt, müssen Sie zuerst die Grundlagen kennen. Data Science hilft Unternehmen dabei, Vorhersagen über Kundenverhalten, Verkäufe und Markttrends zu treffen. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie wichtig Data Science ist, also müssen Sie damit vertraut sein, um mit Deep Learning fortzufahren.

7. Arbeiten Sie an Projekten

Das Erlernen dieser Themen hilft Ihnen zwar beim Aufbau einer soliden Grundlage, Sie müssen jedoch auch an Deep-Learning-Projekten arbeiten , um sicherzustellen, dass Sie alles richtig verstehen. Projekte helfen Ihnen dabei, das Gelernte anzuwenden und Ihre Schwachstellen zu identifizieren. Deep Learning findet Anwendungen in mehreren Bereichen, sodass Sie leicht ein Projekt Ihres Interesses finden können.

Der beste Weg, Deep Learning zu studieren

Die hier besprochenen Themen sind nur die Grundlagen, und Deep Learning hat viele Konzepte, die Sie lernen müssen. Viele Studierende fühlen sich dadurch überfordert und fragen sich: „Wie studiere ich das alles?“ Der beste Weg, dies zu tun, ist ein Deep-Learning-Kurs. Die Kurse haben detaillierte Lehrpläne und ermöglichen es Ihnen, direkt von den Experten und Deep-Learning-Profis zu lernen. In unserem Deep-Learning-Kurs lernen Sie beispielsweise all diese Voraussetzungen zusammen mit einigen zusätzlichen Themen, die Sie zu einem vollwertigen Profi machen, wie z. B. neuronale Netze, Clustering-Algorithmen, Regression usw.

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Abschließende Gedanken

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