in che modo NumPy e SciPy si completano a vicenda nelle attività di apprendimento automatico

Operazioni numeriche

Algoritmi di apprendimento automatico

Preelaborazione dei dati

Visualizzazione

Ottimizzazione e Algebra Lineare

In sintesi, NumPy fornisce le operazioni numeriche e basate su array fondamentali, mentre SciPy si basa su NumPy e fornisce una gamma più ampia di moduli di calcolo scientifici e tecnici, inclusi molti utili per attività di apprendimento automatico. Usarli insieme ti consente di sfruttare i punti di forza di entrambe le librerie per creare modelli di machine learning potenti ed efficienti.

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

in che modo SciPy migliora le prestazioni dei modelli di machine learning rispetto all'utilizzo solo di NumPy

SciPy migliora le prestazioni dei modelli di machine learning rispetto all'utilizzo solo di NumPy in alcuni modi chiave:

1. Algoritmi avanzati: SciPy fornisce l'accesso a una gamma più ampia di algoritmi numerici avanzati e routine di ottimizzazione altamente ottimizzate per le prestazioni. Ciò include operazioni su matrici sparse, solutori non lineari, funzioni di elaborazione del segnale e algoritmi di apprendimento automatico specializzati come SVM, k-means e PCA. Questi algoritmi avanzati possono spesso superare le operazioni di algebra lineare più basilari disponibili solo in NumPy.

2. Strutture dati efficienti: SciPy utilizza strutture dati più efficienti, come matrici sparse, che possono fornire miglioramenti significativi delle prestazioni per alcuni tipi di problemi di apprendimento automatico, in particolare quelli che coinvolgono set di dati grandi e sparsi.

3. Parallelizzazione: sebbene NumPy stesso non fornisca implementazioni parallele dirette, SciPy può sfruttare il parallelismo attraverso le librerie sottostanti che utilizza, come OpenBLAS o Intel MKL. Ciò consente a SciPy di ​​sfruttare CPU e GPU multi-core per accelerare i calcoli.

4. Moduli specializzati: SciPy include moduli specializzati come `scipy.stats` e `scipy.optimize` che forniscono implementazioni altamente ottimizzate di routine statistiche e di ottimizzazione comuni utilizzate nell'apprendimento automatico, come distribuzioni di probabilità, test di ipotesi, root risultati e integrazione numerica.

5. Integrazione dell'ecosistema: SciPy è strettamente integrato con il più ampio ecosistema di data science Python, incluse librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn. Ciò consente ai modelli di machine learning creati utilizzando SciPy di ​​sfruttare perfettamente le funzionalità e le prestazioni di queste altre librerie.

In sintesi, mentre NumPy fornisce le operazioni numeriche fondamentali, SciPy si basa su queste basi per fornire un insieme più completo di routine e strutture dati altamente ottimizzate che possono migliorare significativamente le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico, soprattutto per problemi più complessi o su larga scala. La combinazione di NumPy e SciPy è un potente strumento per l'apprendimento automatico efficiente e ad alte prestazioni in Python.