funcții numpy utilizate în învățarea automată

1. np.array(): Această funcție este folosită pentru a crea matrice NumPy, care sunt structurile fundamentale de date utilizate în învățarea automată.

2. np.zeros(), np.ones(), np.random.rand(), np.random.randn(): Aceste funcții sunt utilizate pentru a crea matrice pline cu zerouri, unu sau valori aleatorii, care sunt adesea folosite pentru inițializarea parametrilor modelului sau pentru generarea de date sintetice.

3. np.linspace(), np.logspace(): Aceste funcții sunt utilizate pentru a crea matrice de valori uniform distanțate, care pot fi utile pentru sarcini precum ingineria caracteristicilor sau vizualizarea.

4. np.reshape(), np.transpose(), np.expand_dims(): Aceste funcții sunt folosite pentru a manipula forma și dimensiunile matricelor, ceea ce este adesea necesar atunci când lucrul cu modele de învățare automată.

5. np.concatenate(), np.stack(), np.vstack(), np.hstack(): Aceste funcții sunt folosite pentru a combina mai multe matrice de-a lungul diferitelor axe, care pot fi utile pentru sarcini precum ingineria caracteristicilor sau creșterea datelor.

6. np.sum(), np.mean(), np.std(), np.var(): Aceste funcții sunt utilizate pentru a calcula statistici de bază proprietățile matricelor, care pot fi utile pentru analiza datelor și ingineria caracteristicilor.

7. np.dot(), np.matmul(): Aceste funcții sunt utilizate pentru a efectua multiplicarea matricei, care este o operație fundamentală în mulți algoritmi de învățare automată.

8. np.linalg.inv(), np.linalg.eig(), np.linalg.svd(): Aceste funcții sunt folosite pentru a efectua operații de algebră liniară, cum ar fi inversarea matricei, descompunerea valorilor proprii și descompunerea valorii singulare, care sunt importante în învățarea automată pentru sarcini precum reducerea dimensionalității și optimizarea modelului.

9. np.argmax(), np.argsort(): Aceste funcții sunt utilizate pentru a găsi indici ai valorilor maxime sau sortate dintr-o matrice, care pot fi utile pentru sarcini precum clasificarea sau clasarea .

10. np.where(): Această funcție este folosită pentru a aplica logica condiționată matricelor, care poate fi utilă pentru sarcini precum ingineria caracteristicilor sau preprocesarea datelor.

Acestea sunt doar câteva exemple dintre numeroasele funcții NumPy care sunt utilizate în mod obișnuit în învățarea automată. Funcțiile specifice utilizate vor depinde de problema particulară și de cerințele modelului de învățare automată utilizat.

Citate:
[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

cum diferă produsul punctual al lui NumPy de multiplicarea matricei din alte biblioteci

Diferențele cheie dintre funcția `np.dot()` a lui NumPy și multiplicarea matricei din alte biblioteci sunt:

1. Dimensionalitate:
- `np.dot()` poate gestiona matrice de dimensiuni diferite, efectuând diferite operații bazate pe formele de intrare.
- Pentru tablourile 1D, `np.dot()` calculează produsul interior.
- Pentru tablourile 2D, `np.dot()` calculează înmulțirea matricei.
- Pentru tablourile cu dimensiuni mai mari, `np.dot()` realizează un produs sumă peste ultima axă a primului argument și penultima axă a celui de-al doilea argument.

2. Eficiență:
- `np.dot()` de la NumPy este foarte optimizat și folosește biblioteci eficiente BLAS (subprograme de algebră liniară de bază) sub capotă, făcându-l foarte rapid.
- Alte biblioteci pot să nu aibă același nivel de optimizare, în special pentru matrice mari sau matrice cu dimensiuni mari.

3. Sintaxă:
- În Python 3.5 și versiunile ulterioare, operatorul `@` poate fi folosit pentru multiplicarea matricei, care este mai intuitivă și mai concisă decât apelarea `np.dot()`.
- Alte biblioteci pot avea propria lor sintaxă pentru multiplicarea matricei, care poate diferi de `np.dot()` a lui NumPy.

4. Flexibilitate:
- `np.dot()` este mai flexibil în manipularea tablourilor de dimensiuni diferite, în timp ce multiplicarea matricelor în alte biblioteci poate avea cerințe mai stricte privind formele de intrare.

5. Convenția de denumire:
- Numele `np.dot()` poate induce în eroare, deoarece efectuează atât produsul punctual, cât și multiplicarea matricei în funcție de formele de intrare.
- Alte biblioteci pot avea nume de funcții mai descriptive, cum ar fi `matrix_multiply()` sau `matmul()`, pentru a distinge clar între produsul punctual și multiplicarea matricei.

În rezumat, în timp ce operațiile matematice de bază pot fi similare, funcția `np.dot()` a lui NumPy oferă o implementare mai flexibilă și mai eficientă a produsului punctual și înmulțirii matricelor în comparație cu alte biblioteci, dar convenția de denumire poate fi confuză. Introducerea operatorului `@` în Python 3.5+ ajută la înmulțirea matricelor mai intuitivă.

Citate:
[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

există scenarii în care np.dot este preferat față de @ sau np.matmul

Da, există scenarii în care `np.dot` este preferat față de `@` sau `np.matmul`. Iată câteva cazuri în care `np.dot` ar putea fi mai potrivit:

1. Compatibilitate cu versiunile Python mai vechi: `np.dot` este disponibil în toate versiunile NumPy, inclusiv în cele mai vechi. Dacă trebuie să acceptați versiuni mai vechi de Python, `np.dot` este o alegere mai sigură.

2. Cazuri de utilizare specifice: `np.dot` poate gestiona anumite operațiuni pe care `@` și `np.matmul` nu le fac. De exemplu, dacă trebuie să efectuați un produs punctual de-a lungul unei axe specifice, `np.dot` poate gestiona acest lucru mai ușor.

3. Lizibilitate și claritate: În unele cazuri, utilizarea `np.dot` poate face codul mai lizibil și mai ușor de înțeles. De exemplu, dacă executați un produs punctual într-o expresie complexă, folosirea „np.dot” poate face codul mai concis și mai ușor de urmărit.

4. Performanță: În unele cazuri, `np.dot` poate fi mai rapid decât `@` sau `np.matmul` datorită modului în care gestionează anumite operațiuni. Cu toate acestea, în general, aceasta nu este o problemă semnificativă decât dacă lucrați cu seturi de date foarte mari.

5. Cod vechi: dacă lucrați cu cod vechi care folosește `np.dot`, ar putea fi mai ușor să rămâneți cu `np.dot` pentru a menține compatibilitatea și pentru a evita potențialele probleme legate de actualizarea la versiuni mai noi de NumPy .

Iată câteva scenarii în care `np.dot` ar putea fi preferat față de `@` sau `np.matmul`:

- Compatibilitate cu versiunile Python mai vechi: Dacă trebuie să suportați versiuni Python mai vechi, `np.dot` este o alegere mai sigură.
- Cazuri de utilizare specifice: dacă trebuie să efectuați un produs punctual de-a lungul unei axe specifice, `np.dot` se poate descurca mai ușor.
- Lizibilitate și claritate: În unele cazuri, utilizarea `np.dot` poate face codul mai lizibil și mai ușor de înțeles.
- Performanță: În unele cazuri, `np.dot` poate fi mai rapid decât `@` sau `np.matmul` datorită modului în care gestionează anumite operațiuni.
- Cod vechi: dacă lucrați cu cod vechi care folosește `np.dot`, ar putea fi mai ușor să rămâneți cu `np.dot` pentru a menține compatibilitatea și a evita potențialele probleme legate de actualizarea la versiuni mai noi de NumPy.

În rezumat, în timp ce `@` și `np.matmul` sunt în general mai eficiente și mai lizibile, există scenarii în care `np.dot` ar putea fi mai potrivit.