Prerequisiti per il deep learning [Cos'altro oltre alla programmazione e alle statistiche?]

Poiché il deep learning è tra i concetti più avanzati nel settore tecnologico, ha molti prerequisiti. In questo articolo, discuteremo i vari argomenti che dovresti conoscere prima di iniziare a studiare il deep learning. Alcuni di essi sono rami della matematica mentre altri sono discipline separate. Iniziamo:

Prerequisiti per l'apprendimento profondo

1. Programmazione

La programmazione è il requisito fondamentale del deep learning. Non puoi eseguire il deep learning senza usare un linguaggio di programmazione. I professionisti del deep learning usano Python o R come linguaggio di programmazione per le loro funzionalità ed efficacia. Prima di studiare i vari concetti di deep learning, dovrai studiare la programmazione e familiarizzare con uno di questi due linguaggi importanti.

Entrambe queste lingue sono completamente diverse anche in termini di applicazioni. Python è un linguaggio versatile che trova applicazioni nella scienza dei dati, ML e nello sviluppo di app. D'altra parte, R è un linguaggio più mirato e trova correttamente usi nella scienza dei dati e nell'IA. Una comprensione generale di come funzionano questi linguaggi di programmazione e come usarli è un must per diventare un professionista del deep learning.

2. Statistiche

Le statistiche si riferiscono allo studio dell'utilizzo dei dati e della loro visualizzazione. Aiuta a ottenere informazioni dai dati grezzi che hai. La statistica è una parte cruciale della scienza dei dati (di cui abbiamo discusso più avanti) e delle sue discipline pertinenti. In qualità di professionista del deep learning, dovresti ottenere informazioni dettagliate dai dati per i quali dovrai utilizzare le statistiche.

Nelle statistiche, disegni grafici, crei grafici e comprendi le relazioni tra diversi punti dati. Ti aiuta anche a ottenere informazioni dettagliate da campioni di dati e a classificare le informazioni disponibili in diversi segmenti in base alle tue esigenze.

3. Calcolo

Il calcolo costituisce la base per molti algoritmi di apprendimento automatico. Quindi, dovrai studiare anche il calcolo come parte dei prerequisiti del deep learning. Nel deep learning, creerai modelli in base alle funzionalità presenti nei tuoi dati. Calculus ti aiuterà a utilizzare queste funzionalità e a creare il modello di conseguenza.

Avere una conoscenza di base del calcolo, dell'integrazione e di altri argomenti può aiutarti a diventare un esperto di ML migliore. Tuttavia, come professionista del deep learning, dovrai principalmente studiare i principi di base del calcolo e non i suoi concetti avanzati.

4. Algebra lineare

Probabilmente uno dei prerequisiti più importanti del deep learning è l'algebra lineare. L'algebra lineare si occupa di matrici, vettori ed equazioni lineari. Si concentra sulla rappresentazione di equazioni lineari in spazi vettoriali. L'algebra lineare ti aiuterà a costruire modelli di vario genere (classificazione, regressione, ecc.), ed è un altro elemento costitutivo di numerosi concetti di deep learning.

5. Probabilità

La probabilità è una branca della matematica che si concentra sulla descrizione della probabilità che un evento possa verificarsi o della sua validità attraverso i numeri. La probabilità di qualsiasi evento varia da 0 a 1, dove 0 indica l'impossibilità e 1 rappresenta la certezza assoluta.

In ML e deep learning, devi creare modelli per l'analisi predittiva. Devi addestrarli a prevedere risultati specifici. Ecco perché la probabilità è una materia essenziale da studiare per uno studente di deep learning.

Dai un'occhiata a: Idee per progetti di apprendimento profondo per principianti

6. Scienza dei dati

La scienza dei dati è il campo dell'analisi e dell'utilizzo dei dati per ottenere informazioni preziose. In qualità di professionista del deep learning, devi avere familiarità con vari concetti di scienza dei dati poiché dovresti creare modelli che gestiscano i dati. Conoscere il deep learning ti aiuterà a utilizzare i dati per ottenere i risultati desiderati, ma prima di utilizzare il deep learning, dovrai conoscere la scienza dei dati.

I due linguaggi di programmazione più necessari per la scienza dei dati sono Python e R. Sebbene la scienza dei dati sia un argomento vasto e copra molti argomenti insieme al deep learning, devi prima conoscerne le basi. La scienza dei dati aiuta le aziende a fare previsioni sul comportamento dei clienti, sulle vendite e sulle tendenze del mercato. Questo è solo un esempio di quanto sia vitale la scienza dei dati, quindi è necessario conoscerla per passare al deep learning.

7. Lavora sui progetti

Mentre l'apprendimento di queste materie ti aiuterà a costruire una solida base, dovrai anche lavorare su progetti di deep learning per assicurarti di capire tutto correttamente. I progetti ti aiuteranno ad applicare ciò che hai imparato e ad identificare le tue aree deboli. Il deep learning trova applicazioni in più aree in modo da poter trovare facilmente un progetto di tuo interesse.

Il modo migliore per studiare l'apprendimento profondo

Gli argomenti che abbiamo discusso qui sono solo le basi e il deep learning ha molti concetti che devi imparare. Molti studenti si sentono sopraffatti per questo e si chiedono: "Come faccio a studiare tutto questo?" Il modo migliore per farlo è attraverso un corso di deep learning. I corsi hanno programmi dettagliati e ti consentono di imparare direttamente dagli esperti e dai professionisti del deep learning. Ad esempio, nel nostro corso di deep learning , puoi studiare tutti questi prerequisiti insieme ad alcuni argomenti aggiuntivi per renderti un professionista a tutti gli effetti come reti neurali, algoritmi di clustering, regressione, ecc.

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Pensieri finali

Ci auguriamo che questo articolo ti sia stato utile. Se hai domande su questo argomento o sugli argomenti che abbiamo condiviso qui, non esitare a farcelo sapere. Ci piacerebbe sentire i tuoi pensieri.

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