深度学习先决条件 [除了编程和统计还有什么？]

由于深度学习是科技领域最先进的概念之一，它有很多先决条件。 在本文中，我们将讨论在开始学习深度学习之前您应该熟悉的各种主题。 其中一些是数学的分支，而另一些则是独立的学科。 开始吧：

深度学习先决条件

1. 编程

编程是深度学习的基本要求。 不使用编程语言就无法执行深度学习。 深度学习专业人士使用 Python 或 R 作为他们的编程语言是因为它们的功能和有效性。 在学习深度学习的各种概念之前，您必须学习编程并熟悉这两种主要语言中的一种。

这两种语言在应用方面也完全不同。 Python 是一种通用语言，可在数据科学、ML 以及应用程序开发中找到应用。 另一方面，R 是一种更专注的语言，可以正确地在数据科学和 AI 中找到用途。 要成为深度学习专业人士，必须大致了解这些编程语言的工作原理以及如何使用它们。

2.统计

统计是指使用数据及其可视化的研究。 它有助于从您拥有的原始数据中获取信息。 统计学是数据科学（我们稍后会讨论）及其相关学科的重要组成部分。 作为一名深度学习专业人士，您必须从需要使用统计数据的数据中获得洞察力。

在统计学中，您可以绘制图表、创建图表并了解不同数据点之间的关系。 它还可以帮助您从数据样本中获得洞察力，并根据您的要求将可用信息分类为不同的部分。

3. 微积分

微积分构成了许多机器学习算法的基础。 因此，作为深度学习先决条件的一部分，您也必须学习微积分。 在深度学习中，您将根据数据中存在的特征构建模型。 微积分将帮助您使用这些功能并相应地制作模型。

对微积分、积分和其他主题有基本的了解可以帮助您成为更好的 ML 专家。 但是，作为一名深度学习专业人士，您主要需要学习微积分的基本原理，而不是其高级概念。

4. 线性代数

可能最重要的深度学习先决条件之一是线性代数。 线性代数处理矩阵、向量和线性方程。 它侧重于向量空间中线性方程的表示。 线性代数将帮助您构建各种模型（分类、回归等），它是众多深度学习概念的另一个组成部分。

5.概率

概率是数学的一个分支，专注于描述事件发生的可能性或通过数字有效的可能性。 任何事件的概率范围从 0 到 1，其中 0 表示不可能，1 表示绝对确定。

在 ML 和深度学习中，您必须为预测分析构建模型。 你必须训练他们预测具体的结果。 这就是为什么概率是深度学习学生学习的重要学科。

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6. 数据科学

数据科学是分析和使用数据以获得有价值的见解的领域。 作为一名深度学习专业人士，您必须熟悉数据科学的各种概念，因为您必须构建处理数据的模型。 了解深度学习将帮助您使用数据来获得所需的结果，但在使用深度学习之前，您必须了解数据科学。

数据科学最需要的两种编程语言是 Python 和 R。尽管数据科学是一门浩瀚的学科，涵盖了许多主题以及深度学习，但您必须首先了解它的基础知识。 数据科学帮助公司预测客户行为、销售和市场趋势。 这只是数据科学如此重要的一个例子，因此您必须熟悉它才能进入深度学习。

7. 项目工作

虽然学习这些科目将帮助您打下坚实的基础，但您还必须从事深度学习项目，以确保您正确理解所有内容。 项目将帮助您应用所学知识并确定您的薄弱环节。 深度学习可以在多个领域找到应用，因​​此您可以轻松找到自己感兴趣的项目。

学习深度学习的最佳方式

我们在这里讨论的主题只是基础知识，深度学习有许多你必须学习的概念。 许多学生为此感到不知所措，并想知道“我如何学习所有这些？” 最好的方法是通过深度学习课程。 课程有详细的教学大纲，使您能够直接向专家和深度学习专业人士学习。 例如，在我们的深度学习课程中，您将学习所有这些先决条件以及一些其他主题，以使您成为一名成熟的专业人士，例如神经网络、聚类算法、回归等。

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最后的想法

我们希望这篇文章对您有所帮助。 如果您对此主题或我们在此处分享的主题有任何疑问，请随时告诉我们。 我们很想听听您的想法。

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