Prérequis du Deep Learning [Quoi d'autre à part la programmation et les statistiques ?]

L'apprentissage en profondeur étant l'un des concepts les plus avancés du secteur technologique, il comporte de nombreuses conditions préalables. Dans cet article, nous aborderons les différents sujets que vous devriez connaître avant de commencer à étudier l'apprentissage en profondeur. Certains d'entre eux sont des branches des mathématiques tandis que d'autres sont des disciplines distinctes. Commençons:

Prérequis d'apprentissage en profondeur

1. Programmation

La programmation est l'exigence fondamentale de l'apprentissage en profondeur. Vous ne pouvez pas effectuer d'apprentissage en profondeur sans utiliser un langage de programmation. Les professionnels de l'apprentissage en profondeur utilisent Python ou R comme langage de programmation en raison de leurs fonctionnalités et de leur efficacité. Avant d'étudier les différents concepts de l'apprentissage en profondeur, vous devrez étudier la programmation et vous familiariser avec l'un de ces deux langages de premier plan.

Ces deux langages sont également totalement différents en termes d'applications. Python est un langage polyvalent qui trouve des applications dans la science des données, le ML, ainsi que le développement d'applications. D'autre part, R est un langage plus ciblé et trouve correctement des utilisations dans la science des données et l'IA. Une compréhension générale du fonctionnement de ces langages de programmation et de leur utilisation est indispensable pour devenir un professionnel de l'apprentissage en profondeur.

2. Statistiques

Les statistiques font référence à l'étude de l'utilisation des données et de leur visualisation. Cela aide à obtenir des informations à partir des données brutes dont vous disposez. Les statistiques sont un élément crucial de la science des données (dont nous parlerons plus tard) et de ses disciplines pertinentes. En tant que professionnel de l'apprentissage en profondeur, vous devrez obtenir des informations à partir de données pour lesquelles vous devrez utiliser des statistiques.

Dans les statistiques, vous tracez des graphiques, créez des graphiques et comprenez les relations entre différents points de données. Il vous aide également à obtenir des informations à partir d'échantillons de données et à classer les informations disponibles dans différents segments en fonction de vos besoins.

3. Calcul

Le calcul constitue la base de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Ainsi, vous devrez également étudier le calcul dans le cadre des prérequis d'apprentissage en profondeur. Dans l'apprentissage en profondeur, vous construirez des modèles en fonction des caractéristiques présentes dans vos données. Calculus vous aidera à utiliser ces fonctionnalités et à créer le modèle en conséquence.

Avoir une compréhension de base du calcul, de l'intégration et d'autres sujets peut vous aider à devenir un meilleur expert en ML. Cependant, en tant que professionnel de l'apprentissage en profondeur, vous devrez principalement étudier les principes de base du calcul et non ses concepts avancés.

4. Algèbre linéaire

L'algèbre linéaire est probablement l'une des conditions préalables les plus importantes pour l'apprentissage en profondeur. L'algèbre linéaire traite des matrices, des vecteurs et des équations linéaires. Il se concentre sur la représentation des équations linéaires dans des espaces vectoriels. L'algèbre linéaire vous aidera à construire des modèles de toutes sortes (classification, régression, etc.), et c'est une autre brique de base pour de nombreux concepts d'apprentissage en profondeur.

5. Probabilité

La probabilité est une branche des mathématiques qui se concentre sur la description de la probabilité qu'un événement se produise ou de sa validité via des nombres. La probabilité de tout événement varie de 0 à 1, où 0 indique une impossibilité et 1 représente une certitude absolue.

Dans le ML et l'apprentissage en profondeur, vous devez créer des modèles pour l'analyse prédictive. Vous devez les former pour prédire des résultats spécifiques. C'est pourquoi la probabilité est un sujet essentiel à étudier pour un étudiant en apprentissage approfondi.

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6. Sciences des données

La science des données est le domaine de l'analyse et de l'utilisation des données pour obtenir des informations précieuses. En tant que professionnel de l'apprentissage en profondeur, vous devez être familiarisé avec divers concepts de la science des données, car vous devrez créer des modèles qui gèrent les données. Connaître l'apprentissage en profondeur vous aidera à utiliser les données pour obtenir les résultats souhaités, mais avant d'utiliser l'apprentissage en profondeur, vous devrez en apprendre davantage sur la science des données.

Les deux langages de programmation les plus nécessaires à la science des données sont Python et R. Bien que la science des données soit un vaste sujet et couvre de nombreux sujets ainsi que l'apprentissage en profondeur, vous devez d'abord connaître ses bases. La science des données aide les entreprises à faire des prédictions sur le comportement des clients, les ventes et les tendances du marché. Ceci n'est qu'un exemple de l'importance de la science des données, vous devez donc la connaître pour passer à l'apprentissage en profondeur.

7. Travailler sur des projets

Bien que l'apprentissage de ces sujets vous aidera à construire une base solide, vous devrez également travailler sur des projets d'apprentissage en profondeur pour vous assurer de tout comprendre correctement. Les projets vous aideront à appliquer ce que vous avez appris et à identifier vos points faibles. L'apprentissage en profondeur trouve des applications dans plusieurs domaines afin que vous puissiez facilement trouver un projet qui vous intéresse.

La meilleure façon d'étudier l'apprentissage en profondeur

Les sujets dont nous avons discuté ici ne sont que les bases, et l'apprentissage en profondeur comporte de nombreux concepts que vous devez apprendre. De nombreux étudiants se sentent dépassés à cause de cela et se demandent : « Comment puis-je étudier tout cela ? » La meilleure façon d'y parvenir est de suivre un cours d'apprentissage en profondeur. Les cours ont des programmes détaillés et vous permettent d'apprendre directement des experts et des professionnels de l'apprentissage en profondeur. Par exemple, dans notre cours d'apprentissage en profondeur , vous étudiez toutes ces conditions préalables ainsi que certains sujets supplémentaires pour faire de vous un professionnel à part entière, tels que les réseaux de neurones, les algorithmes de clustering, la régression, etc.

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