Cerințe preliminare pentru învățare profundă [Ce altceva în afară de programare și statistică?]

Deoarece învățarea profundă este printre cele mai avansate concepte din sectorul tehnologic, are o mulțime de condiții preliminare. În acest articol, vom discuta diferitele subiecte cu care ar trebui să fii familiarizat înainte de a începe să studiezi învățarea profundă. Unele dintre ele sunt ramuri ale matematicii, în timp ce altele sunt discipline separate. Să începem:

Cerințe preliminare de învățare profundă

1. Programare

Programarea este cerința fundamentală a învățării profunde. Nu puteți efectua învățare profundă fără a utiliza un limbaj de programare. Profesioniștii în deep learning folosesc Python sau R ca limbaj de programare datorită funcționalităților și eficacității lor. Înainte de a studia diferitele concepte de învățare profundă, va trebui să studiați programarea și să vă familiarizați cu unul dintre aceste două limbaje proeminente.

Ambele limbi sunt complet diferite și în ceea ce privește aplicațiile lor. Python este un limbaj versatil care găsește aplicații în știința datelor, ML, precum și în dezvoltarea de aplicații. Pe de altă parte, R este un limbaj mai concentrat și își găsește utilizări în știința datelor și AI corect. O înțelegere generală a modului în care funcționează aceste limbaje de programare și a modului de utilizare a acestora este o necesitate pentru a deveni profesionist în învățarea profundă.

2. Statistici

Statisticile se referă la studiul utilizării datelor și vizualizarea acestora. Vă ajută să obțineți informații din datele brute pe care le aveți. Statistica este o parte crucială a științei datelor (pe care am discutat mai târziu) și a disciplinelor sale relevante. În calitate de profesionist în învățarea profundă, va trebui să obțineți informații din datele pentru care va trebui să utilizați statistici.

În statistici, trasați diagrame, creați grafice și înțelegeți relațiile dintre diferite puncte de date. De asemenea, vă ajută să obțineți informații din mostre de date și să clasificați informațiile disponibile în diferite segmente în funcție de cerințele dvs.

3. Calcul

Calculul formează baza pentru mulți algoritmi de învățare automată. Deci, va trebui să studiați și calculul ca parte a cerințelor prealabile ale învățării profunde. În deep learning, veți construi modele în funcție de caracteristicile prezente în datele dvs. Calculul vă va ajuta să utilizați aceste caracteristici și să faceți modelul în consecință.

A avea o înțelegere de bază a calculului, integrării și a altor subiecte vă poate ajuta să deveniți un expert ML mai bun. Cu toate acestea, în calitate de profesionist în învățarea profundă, va trebui în principal să studiați principiile de bază ale calculului și nu conceptele sale avansate.

4. Algebră liniară

Probabil că una dintre cele mai importante precondiții de învățare profundă este algebra liniară. Algebra liniară se ocupă de matrici, vectori și ecuații liniare. Se concentrează pe reprezentarea ecuațiilor liniare în spații vectoriale. Algebra liniară vă va ajuta să construiți modele de diferite tipuri (clasificare, regresie etc.) și este un alt element de bază pentru numeroase concepte de învățare profundă.

5. Probabilitate

Probabilitatea este o ramură a matematicii care se concentrează pe descrierea cât de probabil se poate produce un eveniment sau cât de posibil este valid prin numere. Probabilitatea oricărui eveniment variază de la 0 la 1, unde 0 indică imposibilitate, iar 1 reprezintă certitudinea absolută.

În ML și deep learning, trebuie să construiți modele pentru analiza predictivă. Trebuie să-i antrenezi să prezică rezultate specifice. De aceea, probabilitatea este un subiect esențial de studiat pentru un student de deep learning.

Consultați: Idei de proiecte de învățare profundă pentru începători

6. Știința datelor

Știința datelor este domeniul de analiză și utilizare a datelor pentru a obține informații valoroase. În calitate de profesionist în învățarea profundă, trebuie să fiți familiarizat cu diferitele concepte ale științei datelor, deoarece ar trebui să construiți modele care să gestioneze datele. Cunoașterea învățării profunde vă va ajuta să utilizați datele pentru a obține rezultatele dorite, dar înainte de a utiliza învățarea profundă, va trebui să învățați despre știința datelor.

Cele mai multe limbaje de programare necesare pentru știința datelor sunt Python și R. Deși știința datelor este un subiect vast și acoperă multe subiecte împreună cu învățarea profundă, trebuie să cunoașteți mai întâi elementele de bază. Știința datelor ajută companiile să facă predicții despre comportamentul clienților, vânzările și tendințele pieței. Acesta este doar un exemplu de cât de vitală este știința datelor, așa că trebuie să fii familiarizat cu ea pentru a trece la învățarea profundă.

7. Lucru pe proiecte

În timp ce învățarea acestor subiecte vă va ajuta să construiți o bază solidă, va trebui, de asemenea, să lucrați la proiecte de deep learning pentru a vă asigura că înțelegeți totul corect. Proiectele vă vor ajuta să aplicați ceea ce ați învățat și să vă identificați punctele slabe. Deep learning găsește aplicații în mai multe domenii, astfel încât să puteți găsi cu ușurință un proiect de interes.

Cel mai bun mod de a studia învățarea profundă

Subiectele pe care le-am discutat aici sunt doar elementele de bază, iar învățarea profundă are multe concepte pe care trebuie să le învățați. Mulți studenți se simt copleșiți din cauza asta și se întreabă: „Cum studiez toate acestea?” Cel mai bun mod de a face acest lucru este printr-un curs de învățare profundă. Cursurile au programe detaliate și vă permit să învățați direct de la experți și profesioniști în deep learning. De exemplu, în cursul nostru de învățare profundă , puteți studia toate aceste cerințe prealabile împreună cu câteva subiecte suplimentare pentru a vă face un profesionist cu drepturi depline, cum ar fi rețelele neuronale, algoritmii de grupare, regresia etc.

Citește și: Salariul de deep learning în India

Gânduri finale

Sperăm că ați găsit acest articol util. Dacă aveți întrebări cu privire la acest subiect sau subiectele pe care le-am împărtășit aici, nu ezitați să ne anunțați. Ne-ar plăcea să vă auzim gândurile.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.