머신러닝에 사용되는 numpy 함수

1. np.array(): 머신러닝에 사용되는 기본 데이터 구조인 NumPy 배열을 생성하는 데 사용되는 함수입니다.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): 이러한 함수가 사용됩니다. 모델 매개변수를 초기화하거나 합성 데이터를 생성하는 데 자주 사용되는 0, 1 또는 임의의 값으로 채워진 배열을 생성합니다.

3. np.linspace(), np.logspace(): 이 함수는 균일한 간격의 값 배열을 만드는 데 사용되며, 이는 기능 엔지니어링이나 시각화와 같은 작업에 유용할 수 있습니다.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): 이 함수는 배열의 모양과 크기를 조작하는 데 사용됩니다. 기계 학습 모델을 사용하여 작업합니다.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): 여러 배열을 결합하는 데 사용되는 함수입니다. 이는 기능 엔지니어링이나 데이터 증대와 같은 작업에 유용할 수 있습니다.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): 기본 통계를 계산하는 데 사용되는 함수입니다. 데이터 분석 및 기능 엔지니어링에 유용할 수 있는 배열 속성입니다.

7. np.dot(), np.matmul(): 이 함수는 많은 기계 학습 알고리즘의 기본 작업인 행렬 곱셈을 수행하는 데 사용됩니다.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): 이 함수는 다음과 같은 선형 대수 연산을 수행하는 데 사용됩니다. 차원 축소 및 모델 최적화와 같은 작업을 위한 기계 학습에서 중요한 행렬 역산, 고유값 분해 및 특이값 분해.

9. np.argmax(), np.argsort(): 이 함수는 배열에서 최대값 또는 정렬된 값의 인덱스를 찾는 데 사용되며, 이는 분류 또는 순위 지정과 같은 작업에 유용할 수 있습니다. .

10. np.where(): 이 함수는 배열에 조건부 논리를 적용하는 데 사용되며, 이는 기능 엔지니어링이나 데이터 전처리와 같은 작업에 유용할 수 있습니다.

이는 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 많은 NumPy 함수의 몇 가지 예입니다. 사용되는 특정 기능은 특정 문제와 사용 중인 기계 학습 모델의 요구 사항에 따라 달라집니다.

인용:
[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

NumPy의 내적은 다른 라이브러리의 행렬 곱셈과 어떻게 다른가요?

NumPy의 `np.dot()` 함수와 다른 라이브러리의 행렬 곱셈 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

1. 차원성:
- `np.dot()`는 다양한 차원의 배열을 처리하여 입력 모양에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 1D 배열의 경우 `np.dot()`는 내적을 계산합니다.
- 2D 배열의 경우 `np.dot()`는 행렬 곱셈을 계산합니다.
- 고차원 배열의 경우 `np.dot()`는 첫 번째 인수의 마지막 축과 두 번째 인수의 마지막에서 두 번째 축에 대한 합계 곱을 수행합니다.

2. 효율성:
- NumPy의 'np.dot()'은 고도로 최적화되어 있으며 내부적으로 효율적인 BLAS(기본 선형 대수 하위 프로그램) 라이브러리를 사용하여 매우 빠릅니다.
- 다른 라이브러리는 특히 대규모 행렬이나 고차원 배열의 경우 동일한 수준의 최적화를 갖지 못할 수 있습니다.

3. 구문:
- Python 3.5 이상에서는 `@` 연산자를 행렬 곱셈에 사용할 수 있는데, 이는 `np.dot()`를 호출하는 것보다 더 직관적이고 간결합니다.
- 다른 라이브러리에는 행렬 곱셈을 위한 고유한 구문이 있을 수 있으며 이는 NumPy의 `np.dot()`와 다를 수 있습니다.

4. 유연성:
- `np.dot()`는 다양한 차원의 배열을 처리하는 데 더 유연하지만 다른 라이브러리의 행렬 곱셈은 입력 모양에 대해 더 엄격한 요구 사항을 가질 수 있습니다.

5. 명명 규칙:
- `np.dot()`라는 이름은 입력 모양에 따라 내적과 행렬 곱셈을 모두 수행하므로 오해의 소지가 있습니다.
- 다른 라이브러리에는 내적과 행렬 곱셈을 명확하게 구분하기 위해 'matrix_multiply()' 또는 'matmul()'과 같이 더 설명적인 함수 이름이 있을 수 있습니다.

요약하자면, 기본 수학적 연산은 유사할 수 있지만 NumPy의 'np.dot()' 함수는 다른 라이브러리에 비해 내적 및 행렬 곱셈의 더 유연하고 효율적인 구현을 제공하지만 명명 규칙은 혼란스러울 수 있습니다. Python 3.5+에 `@` 연산자가 도입되어 행렬 곱셈을 더욱 직관적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

인용:
[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

@ 또는 np.matmul보다 np.dot가 선호되는 시나리오가 있습니까?

예, `@` 또는 `np.matmul`보다 `np.dot`가 선호되는 시나리오가 있습니다. 'np.dot'이 더 적합한 경우는 다음과 같습니다.

1. 이전 Python 버전과의 호환성: `np.dot`는 이전 버전을 포함하여 NumPy의 모든 버전에서 사용할 수 있습니다. 이전 Python 버전을 지원해야 하는 경우 `np.dot`을 선택하는 것이 더 안전합니다.

2. 특정 사용 사례: `np.dot`는 `@` 및 `np.matmul`이 처리하지 못하는 특정 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 특정 축을 따라 내적을 수행해야 하는 경우 'np.dot'을 사용하면 이를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.

3. 가독성 및 명확성: 경우에 따라 `np.dot`을 사용하면 코드를 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 표현식에서 내적을 수행하는 경우 `np.dot`를 사용하면 코드를 더 간결하고 따라하기 쉽게 만들 수 있습니다.

4. 성능: 경우에 따라 `np.dot`는 특정 작업을 처리하는 방식으로 인해 `@` 또는 `np.matmul`보다 빠를 수 있습니다. 그러나 이는 매우 큰 데이터 세트로 작업하지 않는 한 일반적으로 큰 문제가 되지 않습니다.

5. 레거시 코드: `np.dot`를 사용하는 레거시 코드로 작업하는 경우 `np.dot`를 사용하여 호환성을 유지하고 최신 버전의 NumPy로 업그레이드할 때 발생할 수 있는 문제를 방지하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. .

다음은 `@` 또는 `np.matmul`보다 `np.dot`가 선호될 수 있는 몇 가지 시나리오입니다.

- 이전 Python 버전과의 호환성: 이전 Python 버전을 지원해야 하는 경우 'np.dot'을 선택하는 것이 더 안전합니다.
- 특정 사용 사례: 특정 축을 따라 내적을 수행해야 하는 경우 `np.dot`을 사용하면 이를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
- 가독성 및 명확성: 경우에 따라 `np.dot`을 사용하면 코드를 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.
- 성능: 경우에 따라 `np.dot`는 특정 작업을 처리하는 방식으로 인해 `@` 또는 `np.matmul`보다 빠를 수 있습니다.
- 레거시 코드: `np.dot`를 사용하는 레거시 코드로 작업하는 경우 `np.dot`를 사용하여 호환성을 유지하고 최신 버전의 NumPy로 업그레이드할 때 발생할 수 있는 문제를 방지하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.

요약하자면 `@` 및 `np.matmul`은 일반적으로 더 효율적이고 읽기 쉽지만 `np.dot`이 더 적합할 수 있는 시나리오도 있습니다.