Requisitos previos de aprendizaje profundo [¿Qué más aparte de la programación y las estadísticas?]

Dado que el aprendizaje profundo se encuentra entre los conceptos más avanzados del sector tecnológico, tiene muchos requisitos previos. En este artículo, discutiremos los diversos temas con los que debe estar familiarizado antes de comenzar a estudiar el aprendizaje profundo. Algunos de ellos son ramas de las matemáticas, mientras que otros son disciplinas separadas. Empecemos:

Requisitos previos de aprendizaje profundo

1. Programación

La programación es el requisito fundamental del aprendizaje profundo. No se puede realizar un aprendizaje profundo sin utilizar un lenguaje de programación. Los profesionales del aprendizaje profundo utilizan Python o R como lenguaje de programación debido a sus funcionalidades y efectividad. Antes de estudiar los diversos conceptos del aprendizaje profundo, deberá estudiar programación y familiarizarse con uno de estos dos lenguajes destacados.

Ambos lenguajes también son completamente diferentes en términos de sus aplicaciones. Python es un lenguaje versátil que encuentra aplicaciones en ciencia de datos, ML y desarrollo de aplicaciones. Por otro lado, R es un lenguaje más enfocado y encuentra usos en ciencia de datos e IA correctamente. Una comprensión general de cómo funcionan estos lenguajes de programación y cómo usarlos es imprescindible para convertirse en un profesional del aprendizaje profundo.

2. Estadísticas

La estadística se refiere al estudio del uso de datos y su visualización. Ayuda a obtener información de los datos sin procesar que tiene. La estadística es una parte crucial de la ciencia de datos (que hemos discutido más adelante) y sus disciplinas relevantes. Como profesional del aprendizaje profundo, tendría que obtener información de los datos para los que necesitará usar estadísticas.

En las estadísticas, traza gráficos, crea gráficos y comprende las relaciones entre diferentes puntos de datos. También lo ayuda a obtener información a partir de muestras de datos y clasificar la información disponible en diferentes segmentos según sus requisitos.

3. Cálculo

El cálculo forma la base de muchos algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, también tendrá que estudiar cálculo como parte de los requisitos previos de aprendizaje profundo. En el aprendizaje profundo, construirá modelos de acuerdo con las características presentes en sus datos. Calculus lo ayudará a usar esas características y hacer el modelo en consecuencia.

Tener una comprensión básica de cálculo, integración y otros temas puede ayudarlo a convertirse en un mejor experto en ML. Sin embargo, como profesional del aprendizaje profundo, necesitará principalmente estudiar los principios básicos del cálculo y no sus conceptos avanzados.

4. Álgebra lineal

Probablemente uno de los requisitos previos de aprendizaje profundo más importantes es el álgebra lineal. El álgebra lineal trata con matrices, vectores y ecuaciones lineales. Se centra en la representación de ecuaciones lineales en espacios vectoriales. El álgebra lineal lo ayudará a construir modelos de varios tipos (clasificación, regresión, etc.), y es otro componente básico para numerosos conceptos de aprendizaje profundo.

5. Probabilidad

La probabilidad es una rama de las matemáticas que se centra en describir la probabilidad de que ocurra un evento o la posibilidad de que sea válido a través de números. La probabilidad de cualquier evento varía de 0 a 1, donde 0 indica imposibilidad y 1 representa certeza absoluta.

En ML y aprendizaje profundo, debe crear modelos para el análisis predictivo. Tienes que entrenarlos para predecir resultados específicos. Es por eso que la probabilidad es un tema esencial para estudiar para un estudiante de aprendizaje profundo.

Consulte: Ideas de proyectos de aprendizaje profundo para principiantes

6. Ciencia de datos

La ciencia de datos es el campo de análisis y uso de datos para obtener información valiosa. Como profesional del aprendizaje profundo, debe estar familiarizado con varios conceptos de ciencia de datos, ya que tendría que crear modelos que manejen datos. Conocer el aprendizaje profundo lo ayudará a usar los datos para obtener los resultados deseados, pero antes de usar el aprendizaje profundo, deberá aprender sobre ciencia de datos.

Los dos lenguajes de programación más necesarios para la ciencia de datos son Python y R. Aunque la ciencia de datos es un tema amplio y cubre muchos temas junto con el aprendizaje profundo, primero debe conocer sus conceptos básicos. La ciencia de datos ayuda a las empresas a hacer predicciones sobre el comportamiento de los clientes, las ventas y las tendencias del mercado. Este es solo un ejemplo de cuán vital es la ciencia de datos, por lo que debe estar familiarizado con ella para pasar al aprendizaje profundo.

7. Trabajar en Proyectos

Si bien aprender estos temas lo ayudará a construir una base sólida, también tendrá que trabajar en proyectos de aprendizaje profundo para asegurarse de que comprende todo correctamente. Los proyectos lo ayudarán a aplicar lo que ha aprendido e identificar sus áreas débiles. El aprendizaje profundo encuentra aplicaciones en múltiples áreas para que pueda encontrar fácilmente un proyecto de su interés.

La mejor manera de estudiar el aprendizaje profundo

Los temas que discutimos aquí son solo los conceptos básicos, y el aprendizaje profundo tiene muchos conceptos que debe aprender. Muchos estudiantes se sienten abrumados por esto y se preguntan: “¿Cómo estudio todo esto?”. La mejor manera de hacerlo es a través de un curso de aprendizaje profundo. Los cursos tienen planes de estudios detallados y le permiten aprender directamente de los expertos y profesionales del aprendizaje profundo. Por ejemplo, en nuestro curso de aprendizaje profundo , puede estudiar todos estos requisitos previos junto con algunos temas adicionales para convertirlo en un profesional de pleno derecho, como redes neuronales, algoritmos de agrupamiento, regresión, etc.

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Pensamientos finales

Esperamos que este artículo le haya resultado útil. Si tiene alguna pregunta sobre este tema o los temas que hemos compartido aquí, no dude en hacérnoslo saber. Nos encantaría escuchar sus pensamientos.

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