NumPy와 SciPy는 기계 학습 작업을 위해 함께 잘 작동하는 보완 라이브러리입니다. 서로를 보완하는 방법은 다음과 같습니다.
수치 연산
- NumPy: 수학, 논리, 모양 조작, 정렬, 선택, I/O, 이산 푸리에 변환, 기본 선형 대수학, 기본 등 이러한 배열 작업을 위한 효율적인 다차원 배열 개체와 루틴 모음을 제공합니다. 통계 연산, 무작위 시뮬레이션 등.- SciPy: NumPy를 기반으로 하며 수치 적분, 보간, 최적화, 선형 대수 및 통계 루틴과 같은 사용자 친화적이고 효율적인 수치 루틴을 제공합니다.
기계 학습 알고리즘
- NumPy: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 등 기본적인 기계 학습 알고리즘을 처음부터 구현하는 데 필요한 기본 데이터 구조와 수학 함수를 제공합니다.- SciPy: 클러스터링(k-평균, 계층적 등), 분류(SVM, Random Forest 등), 회귀(ridge, lasso 등)와 같은 고급 기계 학습 및 데이터 마이닝 알고리즘을 제공합니다. ) 및 차원 축소(PCA, ICA 등).
데이터 전처리
- NumPy: 일반적인 데이터 전처리 작업인 배열 재구성, 인덱싱, 조작과 같은 작업에 유용합니다.- SciPy: 데이터 전처리에도 중요한 데이터 파일 읽기/쓰기, 보간, 신호 처리, 최적화 기능을 제공합니다.
시각화
- NumPy: Matplotlib와 같은 시각화 라이브러리에서 사용되는 기본 데이터 구조(배열)를 제공합니다.- SciPy: 데이터를 탐색하고 이해하는 데 사용할 수 있는 플롯, 히스토그램 및 기타 시각화를 생성하는 기능을 제공합니다.
최적화 및 선형 대수학
- NumPy: 효율적인 선형 대수 연산과 수치 계산에 최적화된 루틴을 제공합니다.- SciPy: NumPy의 선형 대수학 모듈을 기반으로 하며 수치 선형 대수학을 위한 고급 최적화 알고리즘과 루틴을 제공합니다.
요약하면 NumPy는 기본적인 수치 및 배열 기반 연산을 제공하는 반면, SciPy는 NumPy를 기반으로 구축되어 기계 학습 작업에 유용한 많은 모듈을 포함하여 광범위한 과학 및 기술 컴퓨팅 모듈을 제공합니다. 두 라이브러리를 함께 사용하면 두 라이브러리의 장점을 활용하여 강력하고 효율적인 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.
인용:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analytic-include-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/
NumPy만 사용하는 것과 비교하여 SciPy는 어떻게 기계 학습 모델의 성능을 향상합니까?
SciPy는 몇 가지 주요 방법으로 NumPy만 사용하는 것에 비해 기계 학습 모델의 성능을 향상시킵니다.
1. 고급 알고리즘: SciPy는 성능에 고도로 최적화된 광범위한 고급 수치 알고리즘 및 최적화 루틴에 대한 액세스를 제공합니다. 여기에는 희소 행렬 연산, 비선형 솔버, 신호 처리 기능 및 SVM, k-평균, PCA와 같은 특수 기계 학습 알고리즘 등이 포함됩니다. 이러한 고급 알고리즘은 NumPy에서만 사용할 수 있는 보다 기본적인 선형 대수 연산보다 성능이 더 뛰어난 경우가 많습니다.
2. 효율적인 데이터 구조: SciPy는 특정 유형의 기계 학습 문제, 특히 대규모 희소 데이터 세트와 관련된 문제에 대해 상당한 성능 향상을 제공할 수 있는 희소 행렬과 같은 보다 효율적인 데이터 구조를 활용합니다.
3. 병렬화: NumPy 자체는 직접적인 병렬 구현을 제공하지 않지만 SciPy는 OpenBLAS 또는 Intel MKL과 같이 사용하는 기본 라이브러리를 통해 병렬성을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 SciPy는 멀티 코어 CPU 및 GPU를 활용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다.
4. 특수 모듈: SciPy에는 확률 분포, 가설 테스트, 루트와 같이 기계 학습에 사용되는 일반적인 통계 및 최적화 루틴의 고도로 최적화된 구현을 제공하는 `scipy.stats` 및 `scipy.optimize`와 같은 특수 모듈이 포함되어 있습니다. 찾기 및 수치 통합.
5. 생태계 통합: SciPy는 NumPy, Pandas 및 Scikit-learn과 같은 라이브러리를 포함하여 더 광범위한 Python 데이터 과학 생태계와 긴밀하게 통합됩니다. 이를 통해 SciPy를 사용하여 구축된 기계 학습 모델이 이러한 다른 라이브러리의 기능과 성능을 원활하게 활용할 수 있습니다.
요약하자면, NumPy는 기본적인 수치 연산을 제공하는 반면 SciPy는 이러한 기반을 바탕으로 특히 더 복잡하거나 대규모 문제의 경우 기계 학습 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 고도로 최적화된 루틴 및 데이터 구조의 보다 포괄적인 세트를 제공합니다. NumPy와 SciPy의 조합은 Python에서 효율적인 고성능 기계 학습을 위한 강력한 도구입니다.
인용:[1] https://edbennett.github.io/high-performance-python/06-numpy-scipy/index.html
[2] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[3] https://realpython.com/numpy-tensorflow-performance/
[4] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
[5] https://github.com/numpy/numpy/issues/23829