ディープラーニングの前提条件[プログラミングと統計以外に何がありますか？]

ディープラーニングはテクノロジーセクターで最も先進的な概念の1つであるため、多くの前提条件があります。 この記事では、ディープラーニングの学習を開始する前に知っておく必要のあるさまざまなテーマについて説明します。 それらのいくつかは数学の分野ですが、他のいくつかは別々の分野です。 はじめましょう：

ディープラーニングの前提条件

1.プログラミング

プログラミングはディープラーニングの基本的な要件です。 プログラミング言語を使用せずにディープラーニングを実行することはできません。 ディープラーニングの専門家は、その機能と有効性から、プログラミング言語としてPythonまたはRを使用しています。 ディープラーニングのさまざまな概念を学習する前に、プログラミングを学習し、これら2つの著名な言語のいずれかに精通する必要があります。

これらの言語はどちらも、アプリケーションの点でもまったく異なります。 Pythonは、データサイエンス、ML、およびアプリ開発でアプリケーションを見つけることができる多目的な言語です。 一方、Rはより焦点を絞った言語であり、データサイエンスとAIでの使用を正しく見つけます。 これらのプログラミング言語がどのように機能し、どのように使用するかについての一般的な理解は、ディープラーニングの専門家になるために必要です。

2.統計

統計とは、データの使用とその視覚化の研究を指します。 それはあなたが持っている生データから情報を得るのに役立ちます。 統計は、データサイエンス（後で説明します）とそれに関連する分野の重要な部分です。 ディープラーニングの専門家として、統計を使用する必要があるデータから洞察を得る必要があります。

統計では、グラフをプロットし、グラフを作成し、さまざまなデータポイント間の関係を理解し​​ます。 また、データのサンプルから洞察を得て、要件に応じてさまざまなセグメントで利用可能な情報を分類するのにも役立ちます。

3.微積分

微積分は、多くの機械学習アルゴリズムの基礎を形成します。 したがって、深層学習の前提条件の一部として微積分も学習する必要があります。 ディープラーニングでは、データに存在する機能に従ってモデルを構築します。 Calculusは、これらの機能を使用し、それに応じてモデルを作成するのに役立ちます。

微積分、統合、およびその他のトピックの基本的な理解があると、より優れたMLエキスパートになるのに役立ちます。 ただし、深層学習の専門家としては、高度な概念ではなく、主に微積分の基本原理を学習する必要があります。

4.線形代数

おそらく、最も重要な深層学習の前提条件の1つは、線形代数です。 線形代数は、行列、ベクトル、および線形方程式を扱います。 これは、ベクトル空間での線形方程式の表現に焦点を当てています。 線形代数は、さまざまな種類（分類、回帰など）のモデルを構築するのに役立ちます。これは、深層学習の多数の概念のもう1つの構成要素です。

5.確率

確率は数学の一分野であり、イベントが発生する可能性や、それが数字でどれほど有効であるかを説明することに焦点を当てています。 イベントの確率は0から1の範囲で、0は不可能を示し、1は絶対的な確実性を示します。

MLと深層学習では、予測分析用のモデルを構築する必要があります。 特定の結果を予測するためにそれらを訓練する必要があります。 そのため、深層学習の学生にとって確率は学習に不可欠な科目です。

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6.データサイエンス

データサイエンスは、貴重な洞察を得るためにデータを分析および使用する分野です。 ディープラーニングの専門家として、データを処理するモデルを構築する必要があるため、データサイエンスのさまざまな概念に精通している必要があります。 ディープラーニングを知っていると、データを使用して目的の結果を得るのに役立ちますが、ディープラーニングを使用する前に、データサイエンスについて学習する必要があります。

データサイエンスに必要な2つの最もプログラミング言語は、PythonとRです。データサイエンスは広大な主題であり、ディープラーニングとともに多くのトピックをカバーしていますが、最初にその基本を知っておく必要があります。 データサイエンスは、企業が顧客の行動、売上、市場動向について予測するのに役立ちます。 これはデータサイエンスがいかに重要であるかの一例にすぎないため、ディープラーニングに進むにはデータサイエンスに精通している必要があります。

7.プロジェクトに取り組む

これらの科目を学ぶことは、強力な基盤を構築するのに役立ちますが、すべてを正しく理解するために、深層学習プロジェクトにも取り組む必要があります。 プロジェクトは、あなたが学んだことを適用し、あなたの弱点を特定するのに役立ちます。 ディープラーニングは複数の領域でアプリケーションを見つけるため、関心のあるプロジェクトを簡単に見つけることができます。

ディープラーニングを研究するための最良の方法

ここで説明したトピックは基本的なものであり、ディープラーニングには学習する必要のある多くの概念があります。 多くの学生がこれに圧倒され、「どうすればこれをすべて勉強できるのか」と疑問に思います。 そのための最良の方法は、ディープラーニングコースを受講することです。 コースには詳細なシラバスがあり、専門家や深層学習の専門家から直接学ぶことができます。 たとえば、ディープラーニングコースでは、これらすべての前提条件といくつかの追加トピックを学習して、ニューラルネットワーク、クラスタリングアルゴリズム、回帰などの本格的な専門家になります。

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最終的な考え

この記事がお役に立てば幸いです。 このトピックまたはここで共有した主題について質問がある場合は、お気軽にお知らせください。 ご意見をお聞かせください。

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