comment NumPy et SciPy se complètent-ils dans les tâches d'apprentissage automatique

Opérations numériques

Algorithmes d'apprentissage automatique

Prétraitement des données

Visualisation

Optimisation et algèbre linéaire

En résumé, NumPy fournit les opérations numériques fondamentales et basées sur des tableaux, tandis que SciPy s'appuie sur NumPy et fournit une gamme plus large de modules de calcul scientifique et technique, dont beaucoup sont utiles pour les tâches d'apprentissage automatique. Leur utilisation conjointe vous permet de tirer parti des atouts des deux bibliothèques pour créer des modèles d'apprentissage automatique puissants et efficaces.

Citations :
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-inclure-ipython-scikits-and-matplotlib/9215295
[3] https://www.linkedin.com/advice/3/what-differences-between-pandas-numpy-scipy-data-manipulation-eyvke
[4] https://www.freelancinggig.com/blog/2018/12/09/what-is-the-difference-between-numpy-and-scipy/
[5] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/

Comment SciPy améliore-t-il les performances des modèles d'apprentissage automatique par rapport à l'utilisation uniquement de NumPy

SciPy améliore les performances des modèles d'apprentissage automatique par rapport à l'utilisation uniquement de NumPy de plusieurs manières clés :

1. Algorithmes avancés : SciPy donne accès à une gamme plus large d'algorithmes numériques avancés et de routines d'optimisation hautement optimisées pour les performances. Cela inclut des éléments tels que les opérations matricielles clairsemées, les solveurs non linéaires, les fonctions de traitement du signal et les algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés tels que les SVM, les k-means et la PCA. Ces algorithmes avancés peuvent souvent surpasser les opérations d'algèbre linéaire plus basiques disponibles dans NumPy seul.

2. Structures de données efficaces : SciPy utilise des structures de données plus efficaces, comme des matrices clairsemées, qui peuvent fournir des améliorations significatives des performances pour certains types de problèmes d'apprentissage automatique, en particulier ceux impliquant des ensembles de données volumineux et clairsemés.

3. Parallélisation : bien que NumPy lui-même ne fournisse pas d'implémentations parallèles directes, SciPy peut tirer parti du parallélisme grâce aux bibliothèques sous-jacentes qu'il utilise, telles que OpenBLAS ou Intel MKL. Cela permet à SciPy d'exploiter les processeurs et GPU multicœurs pour accélérer les calculs.

4. Modules spécialisés : SciPy comprend des modules spécialisés tels que « scipy.stats » et « scipy.optimize » qui fournissent des implémentations hautement optimisées de routines statistiques et d'optimisation courantes utilisées dans l'apprentissage automatique, telles que les distributions de probabilité, les tests d'hypothèse, la racine. découverte et intégration numérique.

5. Intégration de l'écosystème : SciPy est étroitement intégré à l'écosystème plus large de la science des données Python, y compris des bibliothèques comme NumPy, Pandas et Scikit-learn. Cela permet aux modèles d'apprentissage automatique construits à l'aide de SciPy d'exploiter de manière transparente les fonctionnalités et les performances de ces autres bibliothèques.

En résumé, alors que NumPy fournit les opérations numériques fondamentales, SciPy s'appuie sur cette base pour fournir un ensemble plus complet de routines et de structures de données hautement optimisées qui peuvent améliorer considérablement les performances des modèles d'apprentissage automatique, en particulier pour les problèmes plus complexes ou à grande échelle. La combinaison de NumPy et SciPy est un outil puissant pour un apprentissage automatique efficace et performant en Python.