numpy συναρτήσεις που χρησιμοποιούνται στη μηχανική εκμάθηση

1. np.array(): Αυτή η συνάρτηση χρησιμοποιείται για τη δημιουργία πινάκων NumPy, οι οποίοι είναι οι θεμελιώδεις δομές δεδομένων που χρησιμοποιούνται στη μηχανική εκμάθηση.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για να δημιουργήσετε πίνακες γεμάτους με μηδενικά, μονάδες ή τυχαίες τιμές, οι οποίες χρησιμοποιούνται συχνά για την προετοιμασία παραμέτρων μοντέλου ή για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων.

3. np.linspace(), np.logspace(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία πινάκων τιμών με ομοιόμορφη απόσταση, που μπορεί να είναι χρήσιμες για εργασίες όπως η μηχανική χαρακτηριστικών ή η οπτικοποίηση.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για τον χειρισμό του σχήματος και των διαστάσεων των πινάκων, κάτι που είναι συχνά απαραίτητο όταν εργασία με μοντέλα μηχανικής μάθησης.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για το συνδυασμό πολλών πινάκων κατά μήκος διαφορετικών αξόνων, που μπορεί να είναι χρήσιμοι για εργασίες όπως η μηχανική χαρακτηριστικών ή η αύξηση δεδομένων.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για τον υπολογισμό βασικών στατιστικών ιδιότητες των συστοιχιών, οι οποίες μπορούν να είναι χρήσιμες για την ανάλυση δεδομένων και τη μηχανική χαρακτηριστικών.

7. np.dot(), np.matmul(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση πολλαπλασιασμού πινάκων, που είναι μια θεμελιώδης λειτουργία σε πολλούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση πράξεων γραμμικής άλγεβρας, όπως π.χ. αντιστροφή μήτρας, αποσύνθεση ιδιοτιμών και αποσύνθεση μοναδικής τιμής, τα οποία είναι σημαντικά στη μηχανική μάθηση για εργασίες όπως η μείωση διαστάσεων και η βελτιστοποίηση μοντέλων.

9. np.argmax(), np.argsort(): Αυτές οι συναρτήσεις χρησιμοποιούνται για την εύρεση των δεικτών των μέγιστων ή ταξινομημένων τιμών σε έναν πίνακα, που μπορεί να είναι χρήσιμοι για εργασίες όπως ταξινόμηση ή κατάταξη .

10. np.where(): Αυτή η συνάρτηση χρησιμοποιείται για την εφαρμογή λογικής υπό όρους σε πίνακες, η οποία μπορεί να είναι χρήσιμη για εργασίες όπως η μηχανική χαρακτηριστικών ή η προεπεξεργασία δεδομένων.

Αυτά είναι μερικά μόνο παραδείγματα από τις πολλές λειτουργίες NumPy που χρησιμοποιούνται συνήθως στη μηχανική εκμάθηση. Οι συγκεκριμένες λειτουργίες που χρησιμοποιούνται θα εξαρτηθούν από το συγκεκριμένο πρόβλημα και τις απαιτήσεις του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιείται.

Αναφορές:
[1] https://madewithml.com/courses/foundations/numpy/
[2] https://faculty.washington.edu/otoomet/machinelearning-py/numpy-and-pandas.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=gnKbAAVUzro
[4] https://www.naukri.com/code360/library/important-numpy-functions-for-ml
[5] https://becominghuman.ai/an-essential-guide-to-numpy-for-machine-learning-in-python-5615e1758301?gi=adb6aadca980

πώς διαφέρει το γινόμενο κουκίδων του NumPy από τον πολλαπλασιασμό μήτρας σε άλλες βιβλιοθήκες

Οι βασικές διαφορές μεταξύ της συνάρτησης «np.dot()» του NumPy και του πολλαπλασιασμού μήτρας σε άλλες βιβλιοθήκες είναι:

1. Διαστάσεις:
- Το `np.dot()` μπορεί να χειριστεί πίνακες διαφορετικών διαστάσεων, εκτελώντας διαφορετικές λειτουργίες με βάση τα σχήματα εισόδου.
- Για πίνακες 1D, το `np.dot()` υπολογίζει το εσωτερικό γινόμενο.
- Για δισδιάστατους πίνακες, το `np.dot()` υπολογίζει τον πολλαπλασιασμό του πίνακα.
- Για πίνακες υψηλότερων διαστάσεων, το `np.dot()` εκτελεί ένα γινόμενο αθροίσματος στον τελευταίο άξονα του πρώτου ορίσματος και στον άξονα από το δεύτερο προς το τελευταίο του δεύτερου ορίσματος.

2. Αποτελεσματικότητα:
- Το «np.dot()» του NumPy είναι εξαιρετικά βελτιστοποιημένο και χρησιμοποιεί αποτελεσματικές βιβλιοθήκες BLAS (Βασικά γραμμικά υποπρογράμματα άλγεβρας) κάτω από την κουκούλα, καθιστώντας το πολύ γρήγορο.
- Άλλες βιβλιοθήκες ενδέχεται να μην έχουν το ίδιο επίπεδο βελτιστοποίησης, ειδικά για μεγάλους πίνακες ή πίνακες υψηλών διαστάσεων.

3. Σύνταξη:
- Στην Python 3.5 και μεταγενέστερα, ο τελεστής `@` μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πολλαπλασιασμό μήτρας, ο οποίος είναι πιο διαισθητικός και συνοπτικός από την κλήση του `np.dot()`.
- Άλλες βιβλιοθήκες μπορεί να έχουν τη δική τους σύνταξη για τον πολλαπλασιασμό πίνακα, η οποία μπορεί να διαφέρει από το 'np.dot()' του NumPy.

4. Ευελιξία:
- Το `np.dot()` είναι πιο ευέλικτο στο χειρισμό πινάκων διαφορετικών διαστάσεων, ενώ ο πολλαπλασιασμός πινάκων σε άλλες βιβλιοθήκες μπορεί να έχει πιο αυστηρές απαιτήσεις στα σχήματα εισόδου.

5. Σύμβαση ονομασίας:
- Το όνομα `np.dot()` μπορεί να είναι παραπλανητικό, καθώς εκτελεί πολλαπλασιασμό κουκκίδων και μήτρας ανάλογα με τα σχήματα εισόδου.
- Άλλες βιβλιοθήκες μπορεί να έχουν περισσότερα περιγραφικά ονόματα συναρτήσεων, όπως «matrix_multiply()» ή «matmul()», για σαφή διάκριση μεταξύ του γινομένου κουκίδων και του πολλαπλασιασμού πίνακα.

Συνοψίζοντας, ενώ οι υποκείμενες μαθηματικές πράξεις μπορεί να είναι παρόμοιες, η συνάρτηση «np.dot()» του NumPy παρέχει μια πιο ευέλικτη και αποτελεσματική υλοποίηση του πολλαπλασιασμού του γινομένου κουκκίδων και του πίνακα σε σύγκριση με άλλες βιβλιοθήκες, αλλά η σύμβαση ονομασίας μπορεί να προκαλέσει σύγχυση. Η εισαγωγή του τελεστή `@` στην Python 3.5+ βοηθά να γίνει ο πολλαπλασιασμός πινάκων πιο διαισθητικός.

Αναφορές:
[1] https://stackoverflow.com/questions/34142485/difference-between-numpy-dot-and-python-3-5-matrix-multiplication
[2] https://www.w3resource.com/python-exercises/numpy/advanced-numpy-exercise-1.php
[3] https://mkang32.github.io/python/2020/08/30/numpy-matmul.html
[4] https://www.includehelp.com/python/difference-between-numpy-dot-and-inner-methods.aspx
[5] https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.dot.html

υπάρχουν σενάρια όπου το np.dot προτιμάται από το @ ή το np.matmul

Ναι, υπάρχουν σενάρια όπου το "np.dot" προτιμάται από το "@" ή το "np.matmul". Ακολουθούν ορισμένες περιπτώσεις όπου το "np.dot" μπορεί να είναι πιο κατάλληλο:

1. Συμβατότητα με παλαιότερες εκδόσεις Python: Το `np.dot` είναι διαθέσιμο σε όλες τις εκδόσεις του NumPy, συμπεριλαμβανομένων των παλαιότερων. Εάν χρειάζεται να υποστηρίξετε παλαιότερες εκδόσεις Python, το «np.dot» είναι μια ασφαλέστερη επιλογή.

2. Συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης: Το `np.dot` μπορεί να χειριστεί ορισμένες λειτουργίες τις οποίες δεν κάνουν τα `@` και `np.matmul`. Για παράδειγμα, εάν πρέπει να εκτελέσετε ένα προϊόν με κουκκίδες κατά μήκος ενός συγκεκριμένου άξονα, το "np.dot" μπορεί να το χειριστεί πιο εύκολα.

3. Αναγνωσιμότητα και σαφήνεια: Σε ορισμένες περιπτώσεις, η χρήση του «np.dot» μπορεί να κάνει τον κώδικα πιο ευανάγνωστο και πιο κατανοητό. Για παράδειγμα, εάν εκτελείτε ένα προϊόν με κουκκίδες σε μια σύνθετη έκφραση, η χρήση του "np.dot" μπορεί να κάνει τον κώδικα πιο συνοπτικό και πιο εύκολο στην παρακολούθηση.

4. Απόδοση: Σε ορισμένες περιπτώσεις, το "np.dot" μπορεί να είναι ταχύτερο από το "@" ή το "np.matmul" λόγω του τρόπου με τον οποίο χειρίζεται ορισμένες λειτουργίες. Ωστόσο, αυτό γενικά δεν αποτελεί σημαντική ανησυχία, εκτός εάν εργάζεστε με πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων.

5. Κωδικός παλαιού τύπου: Εάν εργάζεστε με κώδικα παλαιού τύπου που χρησιμοποιεί "np.dot", ίσως είναι πιο εύκολο να διατηρήσετε το "np.dot" για να διατηρήσετε τη συμβατότητα και να αποφύγετε πιθανά προβλήματα με την αναβάθμιση σε νεότερες εκδόσεις του NumPy .

Ακολουθούν ορισμένα σενάρια όπου το "np.dot" μπορεί να προτιμάται από το "@" ή το "np.matmul":

- Συμβατότητα με παλαιότερες εκδόσεις Python: Εάν χρειάζεται να υποστηρίξετε παλαιότερες εκδόσεις Python, το "np.dot" είναι μια ασφαλέστερη επιλογή.
- Ειδικές περιπτώσεις χρήσης: Εάν πρέπει να εκτελέσετε ένα προϊόν με κουκκίδες κατά μήκος ενός συγκεκριμένου άξονα, το "np.dot" μπορεί να το χειριστεί πιο εύκολα.
- Αναγνωσιμότητα και σαφήνεια: Σε ορισμένες περιπτώσεις, η χρήση του "np.dot" μπορεί να κάνει τον κώδικα πιο ευανάγνωστο και πιο κατανοητό.
- Απόδοση: Σε ορισμένες περιπτώσεις, το "np.dot" μπορεί να είναι ταχύτερο από το "@" ή το "np.matmul" λόγω του τρόπου με τον οποίο χειρίζεται ορισμένες λειτουργίες.
- Κωδικός παλαιού τύπου: Εάν εργάζεστε με κώδικα παλαιού τύπου που χρησιμοποιεί "np.dot", ίσως είναι πιο εύκολο να παραμείνετε με το "np.dot" για να διατηρήσετε τη συμβατότητα και να αποφύγετε πιθανά προβλήματα με την αναβάθμιση σε νεότερες εκδόσεις του NumPy.

Συνοπτικά, ενώ τα «@» και «np.matmul» είναι γενικά πιο αποτελεσματικά και ευανάγνωστα, υπάρχουν σενάρια όπου το «np.dot» μπορεί να είναι πιο κατάλληλο.