Numpy and Scipy는 파이썬 생태계의 두 가지 필수 라이브러리로, 수치 및 과학 컴퓨팅을위한 강력한 토대를 제공함으로써 기계 학습 작업에서 서로를 잘 보완합니다.
수치 파이썬의 경우 짧은 Numpy는 기본적으로 효율적인 수치 계산을 위해 설계된 기본 라이브러리입니다. 핵심 기능은 빠른 배열 작업, 인덱싱 및 브로드 캐스트를 지원하는 고도로 최적화 된 다차원 배열 객체 인 Ndarray입니다. 이 배열 구조는 라이브러리 및 기타 여러 Python 데이터 과학 도구에서 수치 작업을위한 백본을 형성합니다. Numpy는 균질 한 수치 데이터를 처리하는 데 탁월하여 어레이 조작, 수학 연산 및 선형 대수를위한 기본 도구를 제공합니다. C로 구현되어 기본 파이썬 목록, 특히 대형 데이터 세트에 비해 매우 빠르고 효율적입니다. 이로 인해 기계 학습 작업에는 Numpy가 없어서는 안될 것이며, 여기서 데이터는 일반적으로 빠른 산술 및 논리적 작업이 필요한 큰 배열 또는 텐서로 표시됩니다.
과학 파이썬을 나타내는 Scipy는 Numpy 위에 세워졌으며 Numpy의 배열 구조를 활용하여 기능을 확장합니다. Scipy는 기본 수치 작업을 뛰어 넘는 다양한 알고리즘 및 기능을 갖춘 전문화 된 과학 컴퓨팅 작업에 중점을 둡니다. 여기에는 최적화, 통합, 보간, 신호 및 이미지 처리, 통계 분석, 스파스 매트릭스 작업 및 고급 선형 대수를위한 하위 패키지가 포함됩니다. 따라서 Scipy는 Numpy의 확장 역할을하여 데이터 전처리, 기능 추출, 모델 최적화 및 평가와 같은 다양한 기계 학습 워크 플로우의 다양한 단계에서 필수적인 도메인 별 알고리즘을 제공합니다.
Numpy와 Scipy는 함께 보완적인 기능을 제공함으로써 기계 학습을위한 강력한 조합을 형성합니다. Numpy는 데이터 저장 및 조작에 필요한 기초 데이터 구조 및 빠른 배열 작업을 제공합니다. 그런 다음 Scipy는 고급 알고리즘과 수학 도구를 추가 하여이 기초를 기반으로 기계 학습 전문가가 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Numpy는 기본 선형 대수 루틴을 제공하지만 Scipy는 종종 Lapack과 같은 최적화 된 선형 대수 라이브러리를 사용하여 대규모 선형 시스템 및 고유 값 문제를 해결하는 데 더 적합합니다.
실제 머신 러닝 워크 플로에서 Numpy는 일반적으로 데이터 처리, 기능 매트릭스 구성 및 데이터 세트에서 기본 벡터화 작업을 수행하는 데 사용됩니다. SCIPY는 최적화 루틴 (예 : 기울기 기반 및 파생 상품이없는 최적화), 추론을위한 통계 테스트 및 분포, 확률 론적 모델을위한 수치 적 통합, 시계열 및 오디오 데이터에 대한 신호 처리를 통해 미세 조정 모델에 사용됩니다. Scikit-Learn을 포함한 많은 기계 학습 라이브러리는 효율적인 계산 및 수치 정확도를 위해 백엔드 구현 에서이 두 라이브러리에 크게 의존합니다.
Numpy의 강점은 숫자 데이터 및 빠른 실행을위한 깨끗하고 효율적이며 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하는 데 있습니다. Scipy는 Numpy의 범위를 벗어난 과학적 계산에 필요한 정교한 도구를 포장하여 수치 기능을 실행 가능한 과학 워크 플로로 전환함으로써이를 보완합니다.
요약하면 Numpy는 Ndarray 및 Core Numerical Operations를 사용하여 계산 기반 역할을하며 Scipy는 과학적 알고리즘의 포괄적 인 생태계를 제공하기 위해이를 구축합니다. 이 계층화 된 설계를 통해 머신 러닝 실무자들은 Numpy로 데이터를 효율적으로 조작하고 Scipy를 사용하여 복잡한 수학적 방법을 적용하여 기계 학습 모델의 효과적인 개발 및 배포를 가능하게합니다.
Numpy의 효율적인 데이터 구조와 Scipy의 광범위한 과학적 알고리즘 사이의 시너지 효과는 Python을 기계 학습 및 과학 컴퓨팅의 주요 언어로 만드는 데 중요합니다.