深度學習先決條件 [除了編程和統計還有什麼？]

由於深度學習是科技領域最先進的概念之一，它有很多先決條件。 在本文中，我們將討論在開始學習深度學習之前您應該熟悉的各種主題。 其中一些是數學的分支，而另一些則是獨立的學科。 開始吧：

深度學習先決條件

1. 編程

編程是深度學習的基本要求。 不使用編程語言就無法執行深度學習。 深度學習專業人士使用 Python 或 R 作為他們的編程語言是因為它們的功能和有效性。 在學習深度學習的各種概念之前，您必須學習編程並熟悉這兩種主要語言中的一種。

這兩種語言在應用方面也完全不同。 Python 是一種通用語言，可在數據科學、ML 以及應用程序開發中找到應用。 另一方面，R 是一種更專注的語言，可以正確地在數據科學和 AI 中找到用途。 要成為深度學習專業人士，必須大致了解這些編程語言的工作原理以及如何使用它們。

2.統計

統計是指使用數據及其可視化的研究。 它有助於從您擁有的原始數據中獲取信息。 統計學是數據科學（我們稍後會討論）及其相關學科的重要組成部分。 作為一名深度學習專業人士，您必須從需要使用統計數據的數據中獲得洞察力。

在統計學中，您可以繪製圖表、創建圖表並了解不同數據點之間的關係。 它還可以幫助您從數據樣本中獲得洞察力，並根據您的要求將可用信息分類為不同的部分。

3. 微積分

微積分構成了許多機器學習算法的基礎。 因此，作為深度學習先決條件的一部分，您也必須學習微積分。 在深度學習中，您將根據數據中存在的特徵構建模型。 微積分將幫助您使用這些功能並相應地製作模型。

對微積分、積分和其他主題有基本的了解可以幫助您成為更好的 ML 專家。 但是，作為一名深度學習專業人士，您主要需要學習微積分的基本原理，而不是其高級概念。

4. 線性代數

可能最重要的深度學習先決條件之一是線性代數。 線性代數處理矩陣、向量和線性方程。 它側重於向量空間中線性方程的表示。 線性代數將幫助您構建各種模型（分類、回歸等），它是眾多深度學習概念的另一個組成部分。

5.概率

概率是數學的一個分支，專注於描述事件發生的可能性或通過數字有效的可能性。 任何事件的概率範圍從 0 到 1，其中 0 表示不可能，1 表示絕對確定。

在 ML 和深度學習中，您必須為預測分析構建模型。 你必須訓練他們預測具體的結果。 這就是為什麼概率是深度學習學生學習的重要學科。

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6. 數據科學

數據科學是分析和使用數據以獲得有價值的見解的領域。 作為一名深度學習專業人士，您必須熟悉數據科學的各種概念，因為您必須構建處理數據的模型。 了解深度學習將幫助您使用數據來獲得所需的結果，但在使用深度學習之前，您必須了解數據科學。

數據科學最需要的兩種編程語言是 Python 和 R。儘管數據科學是一門浩瀚的學科，涵蓋了許多主題以及深度學習，但您必須首先了解它的基礎知識。 數據科學幫助公司預測客戶行為、銷售和市場趨勢。 這只是數據科學如此重要的一個例子，因此您必須熟悉它才能進入深度學習。

7. 項目工作

雖然學習這些科目將幫助您打下堅實的基礎，但您還必須從事深度學習項目，以確保您正確理解所有內容。 項目將幫助您應用所學知識並確定您的薄弱環節。 深度學習可以在多個領域找到應用，因此您可以輕鬆找到自己感興趣的項目。

學習深度學習的最佳方式

我們在這裡討論的主題只是基礎知識，深度學習有許多你必須學習的概念。 許多學生為此感到不知所措，並想知道“我如何學習所有這些？” 最好的方法是通過深度學習課程。 課程有詳細的教學大綱，使您能夠直接向專家和深度學習專業人士學習。 例如，在我們的深度學習課程中，您將學習所有這些先決條件以及一些其他主題，以使您成為一名成熟的專業人士，例如神經網絡、聚類算法、回歸等。

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最後的想法

我們希望這篇文章對您有所幫助。 如果您對此主題或我們在此處分享的主題有任何疑問，請隨時告訴我們。 我們很想听聽您的想法。

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