Wymagania wstępne dotyczące głębokiego uczenia się [Co jeszcze oprócz programowania i statystyki?]

Ponieważ uczenie głębokie jest jedną z najbardziej zaawansowanych koncepcji w sektorze technologii, ma wiele warunków wstępnych. W tym artykule omówimy różne tematy, które powinieneś znać, zanim zaczniesz studiować głębokie uczenie. Niektóre z nich to działy matematyki, inne to odrębne dyscypliny. Zaczynajmy:

Wymagania wstępne dotyczące głębokiego uczenia

1. Programowanie

Programowanie jest podstawowym wymogiem uczenia głębokiego. Nie możesz przeprowadzić głębokiego uczenia się bez użycia języka programowania. Specjaliści zajmujący się głębokim uczeniem używają Pythona lub R jako języka programowania ze względu na ich funkcjonalność i skuteczność. Zanim zaczniesz studiować różne koncepcje głębokiego uczenia się, musisz nauczyć się programowania i zaznajomić się z jednym z tych dwóch znanych języków.

Oba te języki są również zupełnie inne pod względem zastosowań. Python to wszechstronny język, który znajduje zastosowanie w nauce o danych, ML, a także tworzeniu aplikacji. Z drugiej strony, R jest bardziej skoncentrowanym językiem i znajduje zastosowanie w nauce danych i sztucznej inteligencji. Ogólne zrozumienie, jak działają te języki programowania i jak z nich korzystać, jest koniecznością, aby zostać profesjonalistą w zakresie głębokiego uczenia się.

2. Statystyki

Statystyki odnoszą się do badania wykorzystania danych i ich wizualizacji. Pomaga w uzyskaniu informacji z surowych danych, które posiadasz. Statystyka to kluczowa część nauki o danych (którą omówiliśmy później) i jej odpowiednich dyscyplin. Jako specjalista ds. głębokiego uczenia się musisz uzyskać wgląd w dane, do których będziesz potrzebować statystyk.

W statystyce tworzysz wykresy, tworzysz wykresy i rozumiesz relacje między różnymi punktami danych. Pomaga również uzyskać wgląd w próbki danych i klasyfikować dostępne informacje w różnych segmentach zgodnie z Twoimi wymaganiami.

3. Rachunek

Rachunek stanowi podstawę wielu algorytmów uczenia maszynowego. Tak więc będziesz musiał również uczyć się rachunku różniczkowego w ramach wymagań wstępnych do głębokiego uczenia się. W głębokim uczeniu będziesz budować modele zgodnie z funkcjami obecnymi w Twoich danych. Rachunek pomoże Ci w korzystaniu z tych funkcji i odpowiednim tworzeniu modelu.

Posiadanie podstawowej wiedzy na temat rachunku różniczkowego, integracji i innych tematów może pomóc Ci stać się lepszym ekspertem ML. Jednak jako specjalista ds. głębokiego uczenia się będziesz musiał głównie studiować podstawowe zasady rachunku różniczkowego, a nie jego zaawansowane koncepcje.

4. Algebra liniowa

Prawdopodobnie jednym z najważniejszych warunków głębokiego uczenia się jest algebra liniowa. Algebra liniowa zajmuje się macierzami, wektorami i równaniami liniowymi. Koncentruje się na reprezentacji równań liniowych w przestrzeniach wektorowych. Algebra liniowa pomoże Ci w budowaniu różnego rodzaju modeli (klasyfikacja, regresja itp.) i jest kolejnym elementem budulcowym dla wielu koncepcji głębokiego uczenia się.

5. Prawdopodobieństwo

Prawdopodobieństwo to gałąź matematyki, która koncentruje się na opisaniu prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia lub jego prawdopodobieństwa za pomocą liczb. Prawdopodobieństwo dowolnego zdarzenia wynosi od 0 do 1, gdzie 0 oznacza niemożliwość, a 1 oznacza absolutną pewność.

W ML i głębokim uczeniu się musisz budować modele do analizy predykcyjnej. Musisz ich wyszkolić, aby przewidywali konkretne wyniki. Dlatego prawdopodobieństwo jest niezbędnym przedmiotem nauki dla ucznia głębokiego uczenia się.

Sprawdź: Pomysły na projekty głębokiego uczenia się dla początkujących

6. Nauka o danych

Nauka o danych to dziedzina analizowania i wykorzystywania danych w celu uzyskania cennych informacji. Jako specjalista ds. uczenia głębokiego musisz znać różne koncepcje nauki o danych, ponieważ musisz budować modele obsługujące dane. Znajomość głębokiego uczenia pomoże Ci w korzystaniu z danych w celu uzyskania pożądanych rezultatów, ale zanim zaczniesz korzystać z głębokiego uczenia, musisz poznać naukę o danych.

Dwa najbardziej potrzebne języki programowania do nauki o danych to Python i R. Chociaż nauka o danych to obszerny temat i obejmuje wiele tematów wraz z głębokim uczeniem, musisz najpierw poznać jego podstawy. Nauka o danych pomaga firmom w przewidywaniu zachowań klientów, sprzedaży i trendów rynkowych. To tylko jeden przykład tego, jak ważna jest nauka o danych, więc musisz być z nią zaznajomiony, aby przejść do głębokiego uczenia.

7. Praca nad projektami

Podczas gdy nauka tych przedmiotów pomoże ci w budowaniu mocnych podstaw, będziesz musiał również pracować nad projektami głębokiego uczenia się, aby upewnić się, że wszystko rozumiesz poprawnie. Projekty pomogą Ci zastosować to, czego się nauczyłeś i zidentyfikować słabe obszary. Głębokie uczenie znajduje zastosowanie w wielu obszarach, dzięki czemu możesz łatwo znaleźć projekt, który Cię interesuje.

Najlepszy sposób na naukę głębokiego uczenia się

Tematy, które tu omówiliśmy, to tylko podstawy, a głębokie uczenie zawiera wiele pojęć, których musisz się nauczyć. Wielu uczniów czuje się z tego powodu przytłoczonych i zastanawia się: „Jak mam się tego wszystkiego uczyć?” Najlepszym sposobem na to jest kurs głębokiego uczenia się. Kursy mają szczegółowe sylabusy i umożliwiają uczenie się bezpośrednio od ekspertów i specjalistów ds. głębokiego uczenia się. Na przykład w naszym kursie głębokiego uczenia się możesz przestudiować wszystkie te wymagania wstępne wraz z kilkoma dodatkowymi tematami, aby stać się pełnoprawnym profesjonalistą, takim jak sieci neuronowe, algorytmy klastrowania, regresja itp.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie za głębokie uczenie się w Indiach

Końcowe przemyślenia

Mamy nadzieję, że ten artykuł okazał się pomocny. Jeśli masz jakiekolwiek pytania dotyczące tego tematu lub tematów, które tutaj udostępniliśmy, daj nam znać. Chętnie poznamy Twoje myśli.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.