Derin Öğrenme Ön Koşulları [Programlama ve İstatistik Dışında Başka Ne Var?]

Derin öğrenme, teknoloji sektöründeki en gelişmiş kavramlar arasında yer aldığından birçok önkoşulu vardır. Bu yazıda, derin öğrenmeye başlamadan önce aşina olmanız gereken çeşitli konuları tartışacağız. Bazıları matematiğin dalları, bazıları ise ayrı disiplinlerdir. Hadi başlayalım:

Derin Öğrenme Ön Koşulları

1. Programlama

Programlama, derin öğrenmenin temel gereksinimidir. Bir programlama dili kullanmadan derin öğrenme gerçekleştiremezsiniz. Derin öğrenme uzmanları, işlevleri ve etkinlikleri nedeniyle programlama dili olarak Python veya R kullanır. Derin öğrenmenin çeşitli kavramlarını incelemeden önce, programlama öğrenmeniz ve bu iki önemli dilden birine aşina olmanız gerekir.

Bu dillerin her ikisi de uygulamaları açısından tamamen farklıdır. Python, veri bilimi, makine öğrenimi ve uygulama geliştirme alanlarında uygulamalar bulan çok yönlü bir dildir. Öte yandan, R daha odaklı bir dildir ve veri biliminde ve yapay zekada kullanımları doğru bir şekilde bulur. Bu programlama dillerinin nasıl çalıştığına ve bunların nasıl kullanılacağına dair genel bir anlayış, derin öğrenme uzmanı olmak için bir zorunluluktur.

2. İstatistik

İstatistikler, verileri kullanma ve görselleştirme çalışmalarına atıfta bulunur. Sahip olduğunuz ham verilerden bilgi edinmenize yardımcı olur. İstatistik, veri biliminin (daha sonra tartışacağımız) ve ilgili disiplinlerinin önemli bir parçasıdır. Bir derin öğrenme uzmanı olarak, istatistikleri kullanmanız gereken verilerden içgörüler elde etmeniz gerekir.

İstatistikte, çizelgeler çizer, grafikler oluşturur ve farklı veri noktaları arasındaki ilişkileri anlarsınız. Ayrıca, veri örneklerinden içgörüler elde etmenize ve mevcut bilgileri gereksinimlerinize göre farklı segmentlerde sınıflandırmanıza yardımcı olur.

3. Matematik

Matematik, birçok makine öğrenimi algoritmasının temelini oluşturur. Bu nedenle, derin öğrenme ön koşullarının bir parçası olarak matematik de çalışmanız gerekecek. Derin öğrenmede, verilerinizde bulunan özelliklere göre modeller oluşturacaksınız. Calculus, bu özellikleri kullanmanıza ve modeli buna göre yapmanıza yardımcı olacaktır.

Matematik, entegrasyon ve diğer konularda temel bir anlayışa sahip olmak, daha iyi bir makine öğrenimi uzmanı olmanıza yardımcı olabilir. Bununla birlikte, bir derin öğrenme uzmanı olarak, kalkülüsün gelişmiş kavramlarını değil, temel ilkelerini incelemeniz gerekir.

4. Lineer Cebir

Muhtemelen en önemli derin öğrenme ön koşullarından biri lineer cebirdir. Lineer cebir matrisler, vektörler ve lineer denklemlerle ilgilenir. Vektör uzaylarında lineer denklemlerin temsiline odaklanır. Doğrusal cebir, çeşitli türlerde modeller (sınıflandırma, regresyon, vb.) oluşturmanıza yardımcı olacaktır ve sayısız derin öğrenme kavramı için başka bir yapı taşıdır.

5. Olasılık

Olasılık, bir olayın ne kadar olası olabileceğini veya sayılar aracılığıyla ne kadar geçerli olduğunu açıklamaya odaklanan bir matematik dalıdır. Herhangi bir olayın olasılığı 0 ile 1 arasındadır, burada 0 imkansızlığı, 1 ise mutlak kesinliği temsil eder.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmede, tahmine dayalı analiz için modeller oluşturmanız gerekir. Belirli sonuçları tahmin etmeleri için onları eğitmelisiniz. Bu nedenle olasılık, derin öğrenme öğrencisi için çalışılması gereken önemli bir konudur.

Çıkış: Yeni Başlayanlar için Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

6. Veri Bilimi

Veri bilimi, değerli içgörüler elde etmek için verileri analiz etme ve kullanma alanıdır. Bir derin öğrenme uzmanı olarak, verileri işleyen modeller oluşturmanız gerekeceğinden, çeşitli veri bilimi kavramlarına aşina olmalısınız. Derin öğrenmeyi bilmek, istenen sonuçları elde etmek için verileri kullanmanıza yardımcı olacaktır, ancak derin öğrenmeyi kullanmadan önce veri bilimi hakkında bilgi edinmeniz gerekir.

Veri bilimi için en gerekli olan iki programlama dili Python ve R'dir. Veri bilimi geniş bir konu olmasına ve derin öğrenme ile birlikte birçok konuyu kapsamasına rağmen, öncelikle temellerini bilmelisiniz. Veri bilimi, şirketlerin müşteri davranışları, satışlar ve pazar eğilimleri hakkında tahminlerde bulunmalarına yardımcı olur. Bu, veri biliminin ne kadar hayati olduğunun sadece bir örneğidir, bu nedenle derin öğrenmeye geçmek için ona aşina olmalısınız.

7. Projeler Üzerinde Çalışmak

Bu konuları öğrenmek güçlü bir temel oluşturmanıza yardımcı olurken, her şeyi doğru anladığınızdan emin olmak için derin öğrenme projeleri üzerinde de çalışmanız gerekecek. Projeler, öğrendiklerinizi uygulamanıza ve zayıf alanlarınızı belirlemenize yardımcı olacaktır. Derin öğrenme, birden çok alanda uygulamalar bulur, böylece ilginizi çeken bir projeyi kolayca bulabilirsiniz.

Derin Öğrenmeyi Çalışmanın En İyi Yolu

Burada tartıştığımız konular sadece temel bilgilerdir ve derin öğrenmede öğrenmeniz gereken birçok kavram vardır. Birçok öğrenci bu nedenle bunalmış hissediyor ve “Bütün bunları nasıl çalışırım?” Diye merak ediyor. Bunu yapmanın en iyi yolu derin öğrenme kursudur. Kursların ayrıntılı müfredatları vardır ve doğrudan uzmanlardan ve derin öğrenme uzmanlarından öğrenmenizi sağlar. Örneğin, derin öğrenme kursumuzda , sizi Sinir Ağları, Kümeleme algoritmaları, regresyon vb. gibi tam teşekküllü bir profesyonel yapmak için bazı ek konularla birlikte tüm bu ön koşulları incelersiniz.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Derin Öğrenme Maaşı

Son düşünceler

Umarız bu makaleyi faydalı bulmuşsunuzdur. Bu konu veya burada paylaştığımız konularla ilgili herhangi bir sorunuz varsa, bize bildirmekten çekinmeyin. Düşüncelerinizi duymak isteriz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.