كيف تكمل Numpy و Scipy بعضهما البعض في مهام التعلم الآلي

Numpy ، قصيرة بالنسبة للثعبان العددية ، هي في الأساس المكتبة الأساسية المصممة للحساب العددي الفعال. ميزةها الأساسية هي Ndarray ، وهو كائن صفيف متعدد الأبعاد محسّن للغاية يدعم عمليات الصفيف السريع ، الفهرسة ، والبث. يشكل هيكل الصفيف هذا العمود الفقري للعمليات العددية في كل من المكتبات والعديد من أدوات علوم بيانات بيثون الأخرى. يتفوق Numpy على التعامل مع البيانات العددية المتجانسة ، مما يوفر الأدوات الأساسية لمعالجة الصفيف ، والعمليات الرياضية ، والجبر الخطي. يتم تنفيذه في C ، مما يجعلها أسرع وفعالية بشكل لا يصدق مقارنة بقوائم Python الأصلية ، وخاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة. هذا يجعل Numpy لا غنى عنه لمهام التعلم الآلي ، حيث يتم تمثيل البيانات عادةً كصفائف كبيرة أو توترات تتطلب عمليات حسابية ومنطقية سريعة.

تم تصميم Scipy ، الذي يرمز إلى Python العلمي ، على قمة Numpy ويستفيد من هياكل صفيف Numpy لتوسيع قدراتها. يركز Scipy على مهام الحوسبة العلمية المتخصصة مع مجموعة واسعة من الخوارزميات والوظائف التي تتجاوز العمليات العددية الأساسية. ويشمل الحزم الفرعية للتحسين ، والتكامل ، والاستيفاء ، ومعالجة الإشارة والصور ، والتحليل الإحصائي ، وعمليات المصفوفة المتفرقة ، والجبر الخطي المتقدم. وبالتالي ، يعمل Scipy كامتداد لـ Numpy ، حيث يوفر خوارزميات خاصة بالمجال ضرورية في المراحل المختلفة من مهام سير عمل التعلم الآلي مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، واستخراج الميزات ، وتحسين النماذج ، والتقييم.

معًا ، يشكل Numpy و Scipy مزيجًا قويًا للتعلم الآلي من خلال توفير وظائف تكميلية. يوفر Numpy هياكل البيانات التأسيسية وعمليات الصفيف السريعة اللازمة لتخزين البيانات ومعالجتها. يعتمد Scipy بعد ذلك على هذا الأساس عن طريق إضافة خوارزميات متقدمة وأدوات رياضية ، مما يسمح لممارسي التعلم الآلي بحل المشكلات المعقدة بكفاءة. على سبيل المثال ، على الرغم من أن Numpy يوفر إجراءات الجبر الخطية الأساسية ، فإن Scipy يقدم أكثر تطوراً ، وغالبًا ما تستخدم مكتبات الجبر الخطية المحسنة مثل Lapack ، مما يجعلها أكثر ملاءمة لحل الأنظمة الخطية على نطاق واسع ومشاكل ذات قيمة الذاتية التي واجهتها في التعلم الآلي.

في سير عمل التعلم الآلي العملي ، عادةً ما يتم استخدام Numpy لمعالجة البيانات ، وبناء مصفوفة الميزات ، وأداء العمليات الأساسية المتجهة على مجموعات البيانات. يتم استخدام Scipy لنماذج ضبط الدقة من خلال إجراءات التحسين (مثل التحسين القائم على التدرج وخالي من المشتقات) ، والاختبارات الإحصائية والتوزيعات للاستدلال ، والتكامل العددي للنماذج الاحتمالية ، ومعالجة الإشارات للسلسلة الزمنية وبيانات الصوت. تعتمد العديد من مكتبات التعلم الآلي ، بما في ذلك Scikit-Learn ، اعتمادًا كبيرًا على هاتين المكتبتين في تنفيذ الواجهة الخلفية لحساب فعال ودقة عددية.

تكمن نقاط قوة Numpy في توفير واجهة نظيفة وفعالة وسهلة الاستخدام للبيانات العددية والتنفيذ السريع ، مما يجعلها معيارًا فعليًا للحوسبة القائمة على الصفيف في بيثون. يكمل Scipy هذا من خلال تغليف مجموعة من الأدوات المتطورة اللازمة للحسابات العلمية التي تتجاوز نطاق Numpy ، مما يحول القدرات العددية إلى سير عمل علمي قابل للتنفيذ.

باختصار ، تعمل Numpy كأساس حسابي مع عمليات Ndarray والعمليات العددية الأساسية ، في حين أن Scipy يعتمد على ذلك لتوفير نظام بيئي شامل للخوارزميات العلمية. يتيح هذا التصميم الطبقات ممارسي التعلم الآلي معالجة البيانات بكفاءة مع Numpy وتطبيق أساليب رياضية معقدة مع SCIPY ، مما يتيح التطوير الفعال ونشر نماذج التعلم الآلي.