Предварительные требования к глубокому обучению [Что еще, кроме программирования и статистики?]

Поскольку глубокое обучение является одной из самых передовых концепций в технологическом секторе, у него есть множество предпосылок. В этой статье мы обсудим различные предметы, с которыми вы должны быть знакомы, прежде чем приступить к изучению глубокого обучения. Некоторые из них являются разделами математики, а некоторые — отдельными дисциплинами. Давайте начнем:

Предпосылки глубокого обучения

1. Программирование

Программирование является фундаментальным требованием глубокого обучения. Вы не можете выполнять глубокое обучение без использования языка программирования. Специалисты по глубокому обучению используют Python или R в качестве языка программирования из-за их функциональности и эффективности. Прежде чем изучать различные концепции глубокого обучения, вам придется изучить программирование и познакомиться с одним из этих двух популярных языков.

Оба эти языка также совершенно различны с точки зрения их приложений. Python — это универсальный язык, который находит применение в науке о данных, машинном обучении, а также в разработке приложений. С другой стороны, R является более целенаправленным языком и правильно находит применение в науке о данных и искусственном интеллекте. Общее понимание того, как работают эти языки программирования и как их использовать, является обязательным, чтобы стать профессионалом в области глубокого обучения.

2. Статистика

Статистика относится к изучению использования данных и их визуализации. Это помогает в получении информации из необработанных данных, которые у вас есть. Статистика — важная часть науки о данных (которую мы обсудим позже) и связанных с ней дисциплин. Как специалист по глубокому обучению, вы должны получать информацию из данных, для которых вам потребуется использовать статистику.

В статистике вы строите диаграммы, создаете графики и понимаете отношения между различными точками данных. Это также поможет вам получить представление о образцах данных и классифицировать доступную информацию в различных сегментах в соответствии с вашими требованиями.

3. Исчисление

Исчисление лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения. Таким образом, вам также придется изучать исчисление как часть предпосылок глубокого обучения. При глубоком обучении вы будете строить модели в соответствии с функциями, присутствующими в ваших данных. Исчисление поможет вам использовать эти функции и создать соответствующую модель.

Базовое понимание исчисления, интеграции и других тем может помочь вам стать лучшим экспертом в области машинного обучения. Однако, как профессионалу в области глубокого обучения, вам в основном нужно будет изучить основные принципы исчисления, а не его продвинутые концепции.

4. Линейная алгебра

Вероятно, одним из самых важных условий глубокого обучения является линейная алгебра. Линейная алгебра имеет дело с матрицами, векторами и линейными уравнениями. Основное внимание уделяется представлению линейных уравнений в векторных пространствах. Линейная алгебра поможет вам в построении различных моделей (классификация, регрессия и т. д.) и является еще одним строительным блоком для многочисленных концепций глубокого обучения.

5. Вероятность

Вероятность — это раздел математики, который фокусируется на описании того, насколько вероятно событие может произойти или насколько возможно, что оно действительно с помощью чисел. Вероятность любого события находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает невозможность, а 1 — абсолютную уверенность.

В машинном обучении и глубоком обучении вам необходимо создавать модели для прогнозного анализа. Вы должны научить их предсказывать конкретные результаты. Вот почему вероятность является важным предметом изучения для изучающего глубокое обучение.

Проверьте: Идеи проектов глубокого обучения для начинающих

6. Наука о данных

Наука о данных — это область анализа и использования данных для получения ценной информации. Как специалист по глубокому обучению, вы должны быть знакомы с различными концепциями науки о данных, поскольку вам придется создавать модели, обрабатывающие данные. Знание глубокого обучения поможет вам использовать данные для получения желаемых результатов, но прежде чем использовать глубокое обучение, вам нужно изучить науку о данных.

Два языка программирования, наиболее необходимых для науки о данных, — это Python и R. Хотя наука о данных — обширная тема и охватывает множество тем наряду с глубоким обучением, вы должны сначала изучить ее основы. Наука о данных помогает компаниям делать прогнозы о поведении клиентов, продажах и рыночных тенденциях. Это всего лишь один пример того, насколько важна наука о данных, поэтому вы должны быть знакомы с ней, чтобы перейти к глубокому обучению.

7. Работа над проектами

Хотя изучение этих предметов поможет вам создать прочную основу, вам также придется работать над проектами глубокого обучения, чтобы убедиться, что вы все понимаете правильно. Проекты помогут вам применить то, что вы узнали, и определить ваши слабые места. Глубокое обучение находит применение во многих областях, поэтому вы можете легко найти интересующий вас проект.

Лучший способ изучить глубокое обучение

Темы, которые мы здесь обсудили, — это лишь основы, а в глубоком обучении есть много концепций, которые вы должны изучить. Многие студенты чувствуют себя подавленными из-за этого и задаются вопросом: «Как мне все это изучать?» Лучший способ сделать это — пройти курс глубокого обучения. Курсы имеют подробные программы и позволяют вам учиться непосредственно у экспертов и профессионалов в области глубокого обучения. Например, в нашем курсе глубокого обучения вы можете изучить все эти предварительные условия вместе с некоторыми дополнительными темами, чтобы стать полноправным профессионалом, таким как нейронные сети, алгоритмы кластеризации, регрессия и т. д.

Читайте также: Заработная плата глубокого обучения в Индии

Последние мысли

Мы надеемся, что вы нашли эту статью полезной. Если у вас есть какие-либо вопросы по этой теме или темам, которые мы здесь обсуждали, не стесняйтесь, дайте нам знать. Мы хотели бы услышать ваши мысли.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.