¿Cómo se complementan NumPy y SciPy en tareas de aprendizaje automático?

Operaciones numéricas

Algoritmos de aprendizaje automático

Preprocesamiento de datos

Visualización

Optimización y Álgebra Lineal

En resumen, NumPy proporciona las operaciones numéricas y basadas en matrices fundamentales, mientras que SciPy se basa en NumPy y proporciona una gama más amplia de módulos informáticos científicos y técnicos, incluidos muchos que son útiles para tareas de aprendizaje automático. Usarlas juntas le permite aprovechar las fortalezas de ambas bibliotecas para crear modelos de aprendizaje automático potentes y eficientes.

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

¿Cómo mejora SciPy el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en comparación con el uso exclusivo de NumPy?

SciPy mejora el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en comparación con el uso exclusivo de NumPy en algunas formas clave:

1. Algoritmos avanzados: SciPy brinda acceso a una gama más amplia de algoritmos numéricos avanzados y rutinas de optimización que están altamente optimizados para el rendimiento. Esto incluye cosas como operaciones matriciales dispersas, solucionadores no lineales, funciones de procesamiento de señales y algoritmos especializados de aprendizaje automático como SVM, k-means y PCA. Estos algoritmos avanzados a menudo pueden superar las operaciones de álgebra lineal más básicas disponibles solo en NumPy.

2. Estructuras de datos eficientes: SciPy utiliza estructuras de datos más eficientes, como matrices dispersas, que pueden proporcionar mejoras de rendimiento significativas para ciertos tipos de problemas de aprendizaje automático, especialmente aquellos que involucran conjuntos de datos grandes y dispersos.

3. Paralelización: si bien NumPy en sí no proporciona implementaciones paralelas directas, SciPy puede aprovechar el paralelismo a través de las bibliotecas subyacentes que utiliza, como OpenBLAS o Intel MKL. Esto permite a SciPy aprovechar las CPU y GPU de múltiples núcleos para acelerar los cálculos.

4. Módulos especializados: SciPy incluye módulos especializados como `scipy.stats` y `scipy.optimize` que proporcionan implementaciones altamente optimizadas de rutinas estadísticas y de optimización comunes utilizadas en el aprendizaje automático, como distribuciones de probabilidad, pruebas de hipótesis, análisis de raíz. hallazgo e integración numérica.

5. Integración del ecosistema: SciPy está estrechamente integrado con el ecosistema más amplio de ciencia de datos de Python, incluidas bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn. Esto permite que los modelos de aprendizaje automático creados con SciPy aprovechen sin problemas la funcionalidad y el rendimiento de estas otras bibliotecas.

En resumen, mientras NumPy proporciona las operaciones numéricas fundamentales, SciPy se basa en esta base para proporcionar un conjunto más completo de rutinas y estructuras de datos altamente optimizadas que pueden mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, especialmente para problemas más complejos o de gran escala. La combinación de NumPy y SciPy es una herramienta poderosa para un aprendizaje automático eficiente y de alto rendimiento en Python.