DDN, que yo sepa, es una empresa que proporciona funcionalidades de almacenamiento de datos, por lo que no me queda claro lo que está preguntando, pero si se refiere a DL / DNN, que son redes neuronales profundas y de aprendizaje profundo, debe leer un poco en Estas arquitecturas. En general, querrá una comprensión de nivel universitario de Álgebra Lineal (o preferiblemente una comprensión de nivel de posgrado) y también un nivel similar en teoría de probabilidad y estadística. A partir de aquí, si está interesado en las implementaciones y no solo en la teoría, querrá adquirir fluidez en lenguajes como Python, R y MATLAB y también algunos conocimientos específicos de dominio para una variedad de dominios comunes y debería estar familiarizado con lenguajes como C, Java, C ++ / algoritmos estándar / estructuras de datos, pero gran parte de esto vendrá de su conocimiento de otros lenguajes. Finalmente, necesitará conocer las herramientas del oficio, es decir, cosas como numpy, scipy, scikit, TensorFlow, PyTorch, Theano y similares. Luego, está equipado con todas las herramientas elementales para trabajar en el aprendizaje automático y probablemente desee que algunas matemáticas de nivel superior avancen en la teoría o algunas mejores herramientas / más cosas específicas del dominio si está buscando aplicaciones de grado industrial.
¿Cuáles son los conocimientos preliminares sobre DDN o el aprendizaje automático?
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