ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก [มีอะไรนอกเหนือจากการเขียนโปรแกรมและสถิติ]

เนื่องจากการเรียนรู้เชิงลึกเป็นหนึ่งในแนวคิดขั้นสูงสุดในภาคส่วนเทคโนโลยี จึงมีข้อกำหนดเบื้องต้นมากมาย ในบทความนี้ เราจะพูดถึงหัวข้อต่างๆ ที่คุณควรคุ้นเคยก่อนที่คุณจะเริ่มเรียนการเรียนรู้เชิงลึก บางส่วนเป็นสาขาวิชาคณิตศาสตร์ในขณะที่บางสาขาเป็นสาขาวิชาที่แยกจากกัน เริ่มกันเลย:

ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก

1. การเขียนโปรแกรม

การเขียนโปรแกรมเป็นข้อกำหนดพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึก คุณไม่สามารถทำการเรียนรู้เชิงลึกโดยไม่ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึกใช้ Python หรือ R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเนื่องจากฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพ ก่อนที่คุณจะศึกษาแนวคิดต่างๆ ของการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะต้องศึกษาการเขียนโปรแกรมและทำความคุ้นเคยกับหนึ่งในสองภาษาที่โดดเด่นนี้

ภาษาทั้งสองนี้มีความแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงในแง่ของการใช้งานเช่นกัน Python เป็นภาษาอเนกประสงค์ที่ค้นหาแอปพลิเคชันในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ML ตลอดจนการพัฒนาแอป ในทางกลับกัน R เป็นภาษาที่เน้นย้ำมากกว่าและพบว่ามีการใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI อย่างถูกต้อง ความเข้าใจทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการทำงานของภาษาเขียนโปรแกรมเหล่านี้และวิธีใช้ภาษาเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึก

2. สถิติ

สถิติหมายถึงการศึกษาการใช้ข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูล ช่วยในการรับข้อมูลจากข้อมูลดิบที่คุณมี สถิติเป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (ซึ่งเราจะพูดถึงในภายหลัง) และสาขาวิชาที่เกี่ยวข้อง ในฐานะมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะต้องได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่คุณจะต้องใช้สถิติ

ในสถิติ คุณพล็อตแผนภูมิ สร้างกราฟ และเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกจากตัวอย่างข้อมูลและจัดประเภทข้อมูลที่มีอยู่ในกลุ่มต่างๆ ตามความต้องการของคุณ

3. แคลคูลัส

แคลคูลัสเป็นพื้นฐานสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก ดังนั้น คุณจะต้องศึกษาแคลคูลัสด้วยเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก ในการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะต้องสร้างแบบจำลองตามคุณลักษณะที่มีอยู่ในข้อมูลของคุณ แคลคูลัสจะช่วยคุณในการใช้คุณสมบัติเหล่านั้นและสร้างแบบจำลองให้เหมาะสม

การมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแคลคูลัส การบูรณาการ และหัวข้ออื่นๆ สามารถช่วยให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ ML ที่ดีขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ในฐานะมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะต้องศึกษาหลักการพื้นฐานของแคลคูลัสเป็นหลัก ไม่ใช่แนวคิดขั้นสูง

4. พีชคณิตเชิงเส้น

ข้อกำหนดเบื้องต้นที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของการเรียนรู้เชิงลึกคือพีชคณิตเชิงเส้น พีชคณิตเชิงเส้นเกี่ยวข้องกับเมทริกซ์ เวกเตอร์ และสมการเชิงเส้น เน้นการแทนสมการเชิงเส้นในปริภูมิเวกเตอร์ พีชคณิตเชิงเส้นจะช่วยคุณในการสร้างแบบจำลองต่างๆ (การจำแนก การถดถอย ฯลฯ) และเป็นอีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญสำหรับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกจำนวนมาก

5. ความน่าจะเป็น

ความน่าจะเป็นเป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่เน้นไปที่การอธิบายว่าเหตุการณ์จะเกิดขึ้นได้อย่างไร หรือเป็นไปได้ว่าเหตุการณ์จะถูกต้องผ่านตัวเลขมากน้อยเพียงใด ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ใด ๆ มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยที่ 0 หมายถึงเป็นไปไม่ได้ และ 1 หมายถึงความแน่นอนแน่นอน

ใน ML และการเรียนรู้เชิงลึก คุณต้องสร้างแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณต้องฝึกฝนพวกเขาเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง นั่นเป็นเหตุผลที่ความน่าจะเป็นเป็นเรื่องสำคัญในการศึกษาสำหรับนักเรียนที่เรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

เช็คเอาท์: แนวคิดโครงการการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับผู้เริ่มต้น

6. วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาของการวิเคราะห์และการใช้ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ในฐานะมืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก คุณต้องคุ้นเคยกับแนวคิดต่างๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากคุณจะต้องสร้างแบบจำลองที่จัดการกับข้อมูล การรู้ Deep Learning จะช่วยคุณในการใช้ข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ก่อนที่จะใช้ Deep Learning คุณจะต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ Data Science

ภาษาเขียนโปรแกรมส่วนใหญ่สองภาษาที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ Python และ R แม้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นหัวข้อที่กว้างใหญ่และครอบคลุมหัวข้อมากมายพร้อมกับการเรียนรู้เชิงลึก แต่คุณต้องรู้พื้นฐานของมันก่อน วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยบริษัทในการคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ยอดขาย และแนวโน้มของตลาด นี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้นคุณต้องคุ้นเคยกับมันเพื่อก้าวไปสู่การเรียนรู้เชิงลึก

7. ทำงานในโครงการ

แม้ว่าการเรียนรู้วิชาเหล่านี้จะช่วยคุณในการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง แต่คุณจะต้องทำงานใน โครงการการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจทุกอย่างถูกต้อง โครงการจะช่วยคุณในการใช้สิ่งที่คุณได้เรียนรู้และระบุจุดอ่อนของคุณ การเรียนรู้เชิงลึกจะค้นหาแอปพลิเคชันในหลายพื้นที่ คุณจึงสามารถค้นหาโครงการที่คุณสนใจได้อย่างง่ายดาย

วิธีที่ดีที่สุดในการศึกษาการเรียนรู้เชิงลึก

หัวข้อที่เราพูดคุยกันที่นี่เป็นเพียงพื้นฐาน และการเรียนรู้เชิงลึกมีแนวคิดมากมายที่คุณต้องเรียนรู้ นักเรียนหลายคนรู้สึกหนักใจกับสิ่งนี้และสงสัยว่า “ฉันจะศึกษาทั้งหมดนี้ได้อย่างไร” วิธีที่ดีที่สุดคือผ่านหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก หลักสูตรมีรายละเอียดหลักสูตรและช่วยให้คุณเรียนรู้ได้โดยตรงจากผู้เชี่ยวชาญและผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้เชิงลึก ตัวอย่างเช่น ใน หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก คุณจะต้องศึกษาข้อกำหนดเบื้องต้นทั้งหมดเหล่านี้พร้อมกับหัวข้อเพิ่มเติมเพื่อให้คุณเป็นมืออาชีพที่เต็มเปี่ยม เช่น Neural Networks อัลกอริธึมคลัสเตอร์ การถดถอย ฯลฯ

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนการเรียนรู้เชิงลึกในอินเดีย

ความคิดสุดท้าย

เราหวังว่าคุณจะพบว่าบทความนี้มีประโยชน์ หากคุณมีคำถามใดๆ เกี่ยวกับหัวข้อนี้หรือหัวข้อที่เราได้แชร์ไว้ที่นี่ โปรดแจ้งให้เราทราบ เราชอบที่จะได้ยินความคิดของคุณ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ