πώς το NumPy και το SciPy αλληλοσυμπληρώνονται στις εργασίες μηχανικής εκμάθησης

Αριθμητικές πράξεις

Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης

Προεπεξεργασία δεδομένων

Οπτικοποίηση

Βελτιστοποίηση και Γραμμική Άλγεβρα

Συνοπτικά, το NumPy παρέχει τις βασικές αριθμητικές και βασισμένες σε πίνακες λειτουργίες, ενώ το SciPy βασίζεται στο NumPy και παρέχει ένα ευρύτερο φάσμα επιστημονικών και τεχνικών υπολογιστικών μονάδων, συμπεριλαμβανομένων πολλών που είναι χρήσιμες για εργασίες μηχανικής μάθησης. Η χρήση τους μαζί σάς επιτρέπει να αξιοποιήσετε τα δυνατά σημεία και των δύο βιβλιοθηκών για να δημιουργήσετε ισχυρά και αποτελεσματικά μοντέλα μηχανικής εκμάθησης.

Αναφορές:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analysis-including-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/

πώς το SciPy βελτιώνει την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε σύγκριση με τη χρήση μόνο του NumPy

Το SciPy βελτιώνει την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε σύγκριση με τη χρήση μόνο του NumPy με μερικούς βασικούς τρόπους:

1. Προηγμένοι αλγόριθμοι: Το SciPy παρέχει πρόσβαση σε ένα ευρύτερο φάσμα προηγμένων αριθμητικών αλγορίθμων και ρουτίνες βελτιστοποίησης που είναι εξαιρετικά βελτιστοποιημένες για απόδοση. Αυτό περιλαμβάνει πράγματα όπως λειτουργίες αραιής μήτρας, μη γραμμικούς επιλύτες, συναρτήσεις επεξεργασίας σήματος και εξειδικευμένους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης όπως SVM, k-means και PCA. Αυτοί οι προηγμένοι αλγόριθμοι μπορούν συχνά να ξεπεράσουν τις πιο βασικές πράξεις γραμμικής άλγεβρας που είναι διαθέσιμες μόνο στο NumPy.

2. Αποτελεσματικές δομές δεδομένων: Το SciPy χρησιμοποιεί πιο αποτελεσματικές δομές δεδομένων, όπως αραιούς πίνακες, που μπορούν να προσφέρουν σημαντικές βελτιώσεις απόδοσης για ορισμένους τύπους προβλημάτων μηχανικής μάθησης, ειδικά εκείνα που περιλαμβάνουν μεγάλα, αραιά σύνολα δεδομένων.

3. Παραλληλοποίηση: Ενώ το ίδιο το NumPy δεν παρέχει άμεσες παράλληλες υλοποιήσεις, το SciPy μπορεί να εκμεταλλευτεί τον παραλληλισμό μέσω των υποκείμενων βιβλιοθηκών που χρησιμοποιεί, όπως η OpenBLAS ή η Intel MKL. Αυτό επιτρέπει στο SciPy να αξιοποιεί πολυπύρηνες CPU και GPU για να επιταχύνει τους υπολογισμούς.

4. Εξειδικευμένες ενότητες: Το SciPy περιλαμβάνει εξειδικευμένες ενότητες όπως τα «scipy.stats» και «scipy.optimize» που παρέχουν εξαιρετικά βελτιστοποιημένες υλοποιήσεις κοινών στατιστικών και ρουτίνες βελτιστοποίησης που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση, όπως κατανομές πιθανοτήτων, δοκιμές υποθέσεων, ρίζα εύρεση και αριθμητική ολοκλήρωση.

5. Ολοκλήρωση οικοσυστήματος: Το SciPy είναι στενά ενσωματωμένο με το ευρύτερο οικοσύστημα επιστήμης δεδομένων Python, συμπεριλαμβανομένων βιβλιοθηκών όπως οι NumPy, Pandas και Scikit-learn. Αυτό επιτρέπει στα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που έχουν κατασκευαστεί με χρήση SciPy να αξιοποιούν απρόσκοπτα τη λειτουργικότητα και την απόδοση αυτών των άλλων βιβλιοθηκών.

Συνοψίζοντας, ενώ το NumPy παρέχει τις θεμελιώδεις αριθμητικές πράξεις, το SciPy βασίζεται σε αυτό το θεμέλιο για να παρέχει ένα πιο ολοκληρωμένο σύνολο εξαιρετικά βελτιστοποιημένων ρουτινών και δομών δεδομένων που μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την απόδοση των μοντέλων μηχανικής μάθησης, ειδικά για πιο περίπλοκα ή μεγάλης κλίμακας προβλήματα. Ο συνδυασμός NumPy και SciPy είναι ένα ισχυρό εργαλείο για αποτελεσματική και υψηλής απόδοσης μηχανική εκμάθηση στην Python.