Prasyarat Pembelajaran Mendalam [Apa Lagi Selain Pemrograman & Statistik?]

Karena pembelajaran mendalam adalah salah satu konsep paling maju di sektor teknologi, ia memiliki banyak prasyarat. Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai mata pelajaran yang harus Anda ketahui sebelum Anda mulai mempelajari pembelajaran mendalam. Beberapa dari mereka adalah cabang matematika sementara yang lain adalah disiplin ilmu yang terpisah. Ayo mulai:

Prasyarat Pembelajaran Mendalam

1. Pemrograman

Pemrograman adalah persyaratan mendasar dari pembelajaran yang mendalam. Anda tidak dapat melakukan pembelajaran mendalam tanpa menggunakan bahasa pemrograman. Profesional pembelajaran mendalam menggunakan Python atau R sebagai bahasa pemrograman mereka karena fungsionalitas dan efektivitasnya. Sebelum Anda mempelajari berbagai konsep pembelajaran mendalam, Anda harus mempelajari pemrograman dan membiasakan diri dengan salah satu dari dua bahasa terkemuka ini.

Kedua bahasa ini sama sekali berbeda dalam hal aplikasi mereka juga. Python adalah bahasa serbaguna yang menemukan aplikasi dalam ilmu data, ML, serta pengembangan aplikasi. Di sisi lain, R adalah bahasa yang lebih fokus dan menemukan kegunaannya dalam ilmu data dan AI dengan benar. Pemahaman umum tentang cara kerja bahasa pemrograman ini dan cara menggunakannya adalah suatu keharusan untuk menjadi profesional pembelajaran yang mendalam.

2. Statistik

Statistik mengacu pada studi tentang penggunaan data dan visualisasinya. Ini membantu dalam mendapatkan informasi dari data mentah yang Anda miliki. Statistik adalah bagian penting dari ilmu data (yang akan kita bahas nanti) dan disiplin ilmu yang relevan. Sebagai profesional pembelajaran yang mendalam, Anda harus mendapatkan wawasan dari data yang Anda perlukan untuk menggunakan statistik.

Dalam statistik, Anda memplot bagan, membuat grafik, dan memahami hubungan antara titik data yang berbeda. Ini juga membantu Anda mendapatkan wawasan dari sampel data dan mengklasifikasikan informasi yang tersedia di segmen yang berbeda sesuai dengan kebutuhan Anda.

3. Kalkulus

Kalkulus membentuk dasar bagi banyak algoritma pembelajaran mesin. Jadi, Anda juga harus mempelajari kalkulus sebagai bagian dari prasyarat pembelajaran mendalam. Dalam pembelajaran mendalam, Anda akan membangun model sesuai dengan fitur yang ada dalam data Anda. Kalkulus akan membantu Anda dalam menggunakan fitur-fitur tersebut dan membuat model yang sesuai.

Memiliki pemahaman dasar tentang kalkulus, integrasi, dan topik lainnya dapat membantu Anda menjadi ahli ML yang lebih baik. Namun, sebagai profesional pembelajaran mendalam, Anda terutama perlu mempelajari prinsip-prinsip dasar kalkulus dan bukan konsep lanjutannya.

4. Aljabar Linier

Mungkin salah satu prasyarat pembelajaran mendalam yang paling penting adalah aljabar linier. Aljabar linier berkaitan dengan matriks, vektor, dan persamaan linier. Ini berfokus pada representasi persamaan linier dalam ruang vektor. Aljabar linier akan membantu Anda dalam membangun model dari berbagai macam (klasifikasi, regresi, dll), dan merupakan blok bangunan lain untuk berbagai konsep pembelajaran yang mendalam.

5. Probabilitas

Probabilitas adalah cabang matematika yang berfokus pada menggambarkan seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa dapat terjadi atau seberapa mungkin itu valid melalui angka. Probabilitas suatu kejadian berkisar dari 0 hingga 1, di mana 0 menunjukkan ketidakmungkinan, dan 1 mewakili kepastian mutlak.

Dalam ML dan pembelajaran mendalam, Anda harus membuat model untuk analisis prediktif. Anda harus melatih mereka untuk memprediksi hasil tertentu. Itu sebabnya probabilitas adalah subjek penting untuk dipelajari bagi siswa yang belajar mendalam.

Lihat: Ide Proyek Pembelajaran Mendalam untuk Pemula

6. Ilmu Data

Ilmu data adalah bidang menganalisis dan menggunakan data untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Sebagai profesional pembelajaran mendalam, Anda harus terbiasa dengan berbagai konsep ilmu data karena Anda harus membangun model yang menangani data. Mengetahui deep learning akan membantu Anda dalam menggunakan data untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, tetapi sebelum menggunakan deep learning, Anda harus belajar tentang data science.

Dua bahasa pemrograman yang paling diperlukan untuk ilmu data adalah Python dan R. Meskipun ilmu data adalah subjek yang luas dan mencakup banyak topik bersama dengan pembelajaran yang mendalam, Anda harus mengetahui dasar-dasarnya terlebih dahulu. Ilmu data membantu perusahaan dalam membuat prediksi tentang perilaku pelanggan, penjualan, dan tren pasar. Ini hanyalah salah satu contoh betapa pentingnya ilmu data, jadi Anda harus terbiasa dengannya untuk beralih ke pembelajaran mendalam.

7. Bekerja di Proyek

Meskipun mempelajari mata pelajaran ini akan membantu Anda membangun fondasi yang kuat, Anda juga harus mengerjakan proyek pembelajaran mendalam untuk memastikan Anda memahami semuanya dengan benar. Proyek akan membantu Anda menerapkan apa yang telah Anda pelajari dan mengidentifikasi kelemahan Anda. Pembelajaran mendalam menemukan aplikasi di berbagai bidang sehingga Anda dapat dengan mudah menemukan proyek yang Anda minati.

Cara Terbaik untuk Belajar Deep Learning

Topik yang kita bahas di sini hanyalah dasar-dasarnya, dan pembelajaran mendalam memiliki banyak konsep yang harus Anda pelajari. Banyak siswa merasa kewalahan karena hal ini dan bertanya-tanya, “Bagaimana saya mempelajari semua ini?” Cara terbaik untuk melakukannya adalah melalui kursus pembelajaran yang mendalam. Kursus memiliki silabus terperinci dan memungkinkan Anda untuk belajar langsung dari para ahli dan profesional pembelajaran mendalam. Misalnya, dalam kursus pembelajaran mendalam kami , Anda dapat mempelajari semua prasyarat ini bersama dengan beberapa topik tambahan untuk menjadikan Anda seorang profesional penuh seperti Neural Networks, algoritma Clustering, regresi, dll.

Baca Juga: Gaji Deep Learning di India

Pikiran Akhir

Kami harap Anda menemukan artikel ini bermanfaat. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang topik ini atau topik yang telah kami bagikan di sini, jangan ragu untuk memberi tahu kami. Kami akan senang mendengar pendapat Anda.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.