como NumPy e SciPy se complementam em tarefas de aprendizado de máquina

Operações Numéricas

Algoritmos de aprendizado de máquina

Pré-processamento de dados

Visualização

Otimização e Álgebra Linear

Em resumo, o NumPy fornece as operações numéricas fundamentais e baseadas em array, enquanto o SciPy se baseia no NumPy e fornece uma gama mais ampla de módulos de computação científica e técnica, incluindo muitos que são úteis para tarefas de aprendizado de máquina. Usá-los juntos permite aproveitar os pontos fortes de ambas as bibliotecas para construir modelos de aprendizado de máquina poderosos e eficientes.

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

como o SciPy melhora o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina em comparação ao uso apenas do NumPy

O SciPy melhora o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina em comparação ao uso apenas do NumPy de algumas maneiras importantes:

1. Algoritmos Avançados: SciPy fornece acesso a uma gama mais ampla de algoritmos numéricos avançados e rotinas de otimização que são altamente otimizadas para desempenho. Isso inclui operações de matriz esparsa, solucionadores não lineares, funções de processamento de sinal e algoritmos especializados de aprendizado de máquina, como SVMs, k-means e PCA. Esses algoritmos avançados muitas vezes podem superar as operações de álgebra linear mais básicas disponíveis apenas no NumPy.

2. Estruturas de dados eficientes: o SciPy utiliza estruturas de dados mais eficientes, como matrizes esparsas, que podem fornecer melhorias significativas de desempenho para certos tipos de problemas de aprendizado de máquina, especialmente aqueles que envolvem conjuntos de dados grandes e esparsos.

3. Paralelização: Embora o NumPy em si não forneça implementações paralelas diretas, o SciPy pode aproveitar o paralelismo por meio das bibliotecas subjacentes que usa, como OpenBLAS ou Intel MKL. Isso permite que o SciPy aproveite CPUs e GPUs multi-core para acelerar os cálculos.

4. Módulos especializados: SciPy inclui módulos especializados como `scipy.stats` e `scipy.optimize` que fornecem implementações altamente otimizadas de rotinas estatísticas e de otimização comuns usadas em aprendizado de máquina, como distribuições de probabilidade, testes de hipóteses, raiz descoberta e integração numérica.

5. Integração de ecossistema: SciPy está totalmente integrado ao ecossistema mais amplo de ciência de dados Python, incluindo bibliotecas como NumPy, Pandas e Scikit-learn. Isso permite que modelos de aprendizado de máquina construídos usando SciPy aproveitem perfeitamente a funcionalidade e o desempenho dessas outras bibliotecas.

Em resumo, embora o NumPy forneça as operações numéricas fundamentais, o SciPy se baseia nessa base para fornecer um conjunto mais abrangente de rotinas e estruturas de dados altamente otimizadas que podem melhorar significativamente o desempenho de modelos de aprendizado de máquina, especialmente para problemas mais complexos ou de grande escala. A combinação de NumPy e SciPy é uma ferramenta poderosa para aprendizado de máquina eficiente e de alto desempenho em Python.