딥 러닝 전제 조건 [프로그래밍 및 통계 외에 무엇이 다른가요?]

딥 러닝은 기술 분야에서 가장 발전된 개념 중 하나이기 때문에 많은 전제 조건이 있습니다. 이 기사에서는 딥 러닝을 공부하기 전에 숙지해야 하는 다양한 주제에 대해 논의할 것입니다. 그들 중 일부는 수학의 한 분야이고 다른 일부는 별도의 분야입니다. 시작하자:

딥 러닝 전제 조건

1. 프로그래밍

프로그래밍은 딥 러닝의 기본 요구 사항입니다. 프로그래밍 언어를 사용하지 않고는 딥 러닝을 수행할 수 없습니다. 딥 러닝 전문가는 기능과 효율성 때문에 Python 또는 R을 프로그래밍 언어로 사용합니다. 딥 러닝의 다양한 개념을 공부하기 전에 프로그래밍을 공부하고 이 두 가지 주요 언어 중 하나에 익숙해져야 합니다.

이 두 언어는 응용 프로그램 측면에서도 완전히 다릅니다. Python은 데이터 과학, ML 및 앱 개발에서 애플리케이션을 찾는 다재다능한 언어입니다. 반면에 R은 더 집중된 언어이며 데이터 과학 및 AI에서 올바르게 사용됩니다. 이러한 프로그래밍 언어가 작동하는 방식과 사용 방법에 대한 일반적인 이해는 딥 러닝 전문가가 되기 위해 필수적입니다.

2. 통계

통계는 데이터와 그 시각화를 사용하는 연구를 말합니다. 가지고 있는 원시 데이터에서 정보를 얻는 데 도움이 됩니다. 통계는 데이터 과학(나중에 논의함) 및 관련 분야의 중요한 부분입니다. 딥 러닝 전문가는 통계를 사용해야 하는 데이터에서 통찰력을 얻어야 합니다.

통계에서는 차트를 그리고 그래프를 만들고 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 이해합니다. 또한 데이터 샘플에서 통찰력을 얻고 요구 사항에 따라 다양한 세그먼트에서 사용 가능한 정보를 분류하는 데 도움이 됩니다.

3. 미적분학

미적분은 많은 기계 학습 알고리즘의 기초를 형성합니다. 따라서 딥 러닝 전제 조건의 일부로 미적분학도 공부해야 합니다. 딥 러닝에서는 데이터에 있는 기능에 따라 모델을 구축합니다. Calculus는 이러한 기능을 사용하고 그에 따라 모델을 만드는 데 도움이 될 것입니다.

미적분, 통합 및 기타 주제에 대한 기본적인 이해는 더 나은 ML 전문가가 되는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 딥 러닝 전문가로서 고급 개념이 아닌 미적분학의 기본 원리를 주로 공부해야 합니다.

4. 선형 대수학

아마도 가장 중요한 딥 러닝 전제 조건 중 하나는 선형 대수입니다. 선형 대수학은 행렬, 벡터 및 선형 방정식을 다룹니다. 벡터 공간에서 선형 방정식의 표현에 중점을 둡니다. 선형 대수학은 다양한 종류의 모델(분류, 회귀 등)을 구축하는 데 도움이 되며 딥 러닝의 수많은 개념을 위한 또 다른 구성 요소입니다.

5. 확률

확률은 이벤트가 발생할 가능성 또는 숫자를 통해 유효한 가능성을 설명하는 데 중점을 둔 수학의 한 분야입니다. 모든 사건의 확률 범위는 0에서 1까지이며, 여기서 0은 불가능을 나타내고 1은 절대 확실성을 나타냅니다.

ML 및 딥 러닝에서는 예측 분석을 위한 모델을 구축해야 합니다. 특정 결과를 예측하도록 훈련시켜야 합니다. 그렇기 때문에 확률은 딥 러닝 학생이 공부해야 하는 필수 과목입니다.

확인: 초보자를 위한 딥 러닝 프로젝트 아이디어

6. 데이터 과학

데이터 과학은 데이터를 분석하고 활용하여 가치 있는 통찰력을 얻는 분야입니다. 딥 러닝 전문가는 데이터를 처리하는 모델을 구축해야 하므로 데이터 과학의 다양한 개념에 익숙해야 합니다. 딥 러닝을 알면 데이터를 사용하여 원하는 결과를 얻는 데 도움이 되지만 딥 러닝을 사용하기 전에 데이터 과학에 대해 배워야 합니다.

데이터 과학에 가장 필요한 두 가지 프로그래밍 언어는 Python과 R입니다. 데이터 과학은 방대한 주제이고 딥 러닝과 함께 많은 주제를 다루지만 먼저 기본 사항을 알아야 합니다. 데이터 과학은 기업이 고객 행동, 판매 및 시장 동향을 예측하는 데 도움이 됩니다. 이것은 데이터 과학이 얼마나 중요한지 보여주는 한 가지 예일 뿐이므로 딥 러닝으로 이동하려면 데이터 과학에 익숙해야 합니다.

7. 프로젝트 작업

이러한 과목을 배우면 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 되지만 모든 것을 올바르게 이해하기 위해 딥 러닝 프로젝트 에 참여해야 합니다. 프로젝트는 배운 내용을 적용하고 약점을 파악하는 데 도움이 됩니다. 딥 러닝은 여러 영역에서 응용 프로그램을 찾아 관심 있는 프로젝트를 쉽게 찾을 수 있습니다.

딥 러닝을 공부하는 가장 좋은 방법

여기서 논의한 주제는 기초일 뿐이며 딥 러닝에는 배워야 할 개념이 많이 있습니다. 많은 학생들이 이에 압도되어 “이 모든 것을 어떻게 공부해야 할까요?”라고 궁금해합니다. 가장 좋은 방법은 딥 러닝 과정을 이용하는 것입니다. 코스에는 자세한 강의 계획이 있으며 전문가 및 딥 러닝 전문가로부터 직접 배울 수 있습니다. 예를 들어, 딥 러닝 과정 에서는 신경망, 클러스터링 알고리즘, 회귀 등과 같은 본격적인 전문가가 되기 위한 몇 가지 추가 주제와 함께 이러한 모든 전제 조건을 공부하게 됩니다.

더 읽어보기: 인도의 딥 러닝 급여

마지막 생각들

이 기사가 도움이 되었기를 바랍니다. 이 주제 또는 여기에서 공유한 주제에 대해 질문이 있으면 언제든지 알려주십시오. 여러분의 생각을 듣고 싶습니다.

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