NumPy dan SciPy adalah perpustakaan pelengkap yang bekerja sama dengan baik untuk tugas pembelajaran mesin. Inilah cara mereka saling melengkapi:
Operasi Numerik
- NumPy: Menyediakan objek array multidimensi yang efisien dan kumpulan rutinitas untuk bekerja dengan array ini, termasuk matematika, logika, manipulasi bentuk, pengurutan, pemilihan, I/O, transformasi Fourier diskrit, aljabar linier dasar, dasar operasi statistik, simulasi acak dan banyak lagi.- SciPy: Dibangun berdasarkan NumPy dan menyediakan banyak rutinitas numerik yang mudah digunakan dan efisien, seperti rutinitas untuk integrasi numerik, interpolasi, pengoptimalan, aljabar linier, dan statistik.
Algoritma Pembelajaran Mesin
- NumPy: Menyediakan struktur data dasar dan fungsi matematika yang diperlukan untuk mengimplementasikan algoritme pembelajaran mesin dasar dari awal, seperti regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dll.- SciPy: Menyediakan pembelajaran mesin dan algoritma penambangan data yang lebih canggih, seperti pengelompokan (k-means, hierarki, dll.), klasifikasi (SVM, hutan acak, dll.), regresi (ridge, laso, dll. ), dan reduksi dimensi (PCA, ICA, dll.).
Pemrosesan Awal Data
- NumPy: Berguna untuk operasi seperti pembentukan ulang, pengindeksan, dan manipulasi array, yang merupakan tugas pemrosesan awal data yang umum.- SciPy: Menyediakan fungsi untuk membaca/menulis file data, interpolasi, pemrosesan sinyal, dan pengoptimalan, yang juga penting untuk prapemrosesan data.
Visualisasi
- NumPy: Menyediakan struktur data dasar (array) yang digunakan oleh perpustakaan visualisasi seperti Matplotlib.- SciPy: Menyediakan fungsi untuk menghasilkan plot, histogram, dan visualisasi lainnya yang dapat digunakan untuk menjelajahi dan memahami data.
Optimasi dan Aljabar Linier
- NumPy: Menyediakan operasi aljabar linier yang efisien dan rutinitas yang dioptimalkan untuk komputasi numerik.- SciPy: Dibangun berdasarkan modul aljabar linier NumPy dan menyediakan algoritme pengoptimalan dan rutinitas yang lebih canggih untuk aljabar linier numerik.
Singkatnya, NumPy menyediakan operasi numerik dan berbasis array yang mendasar, sementara SciPy dibangun di atas NumPy dan menyediakan modul komputasi ilmiah dan teknis yang lebih luas, termasuk banyak modul yang berguna untuk tugas pembelajaran mesin. Menggunakan keduanya secara bersamaan memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan kedua perpustakaan untuk membangun model pembelajaran mesin yang kuat dan efisien.
Kutipan:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analisis-termasuk-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/
bagaimana SciPy meningkatkan performa model pembelajaran mesin dibandingkan dengan hanya menggunakan NumPy
SciPy meningkatkan performa model pembelajaran mesin dibandingkan dengan hanya menggunakan NumPy dalam beberapa cara utama:
1. Algoritma Tingkat Lanjut: SciPy menyediakan akses ke lebih banyak algoritma numerik tingkat lanjut dan rutinitas pengoptimalan yang sangat optimal untuk kinerja. Ini mencakup hal-hal seperti operasi matriks renggang, pemecah nonlinier, fungsi pemrosesan sinyal, dan algoritme pembelajaran mesin khusus seperti SVM, k-means, dan PCA. Algoritme tingkat lanjut ini sering kali dapat mengungguli operasi aljabar linier dasar yang tersedia di NumPy saja.
2. Struktur Data yang Efisien: SciPy menggunakan struktur data yang lebih efisien, seperti matriks renggang, yang dapat memberikan peningkatan performa signifikan untuk jenis masalah pembelajaran mesin tertentu, terutama yang melibatkan kumpulan data yang besar dan jarang.
3. Paralelisasi: Meskipun NumPy sendiri tidak menyediakan implementasi paralel langsung, SciPy dapat memanfaatkan paralelisme melalui pustaka dasar yang digunakannya, seperti OpenBLAS atau Intel MKL. Hal ini memungkinkan SciPy memanfaatkan CPU dan GPU multi-core untuk mempercepat komputasi.
4. Modul Khusus: SciPy mencakup modul khusus seperti `scipy.stats` dan `scipy.optimize` yang menyediakan implementasi statistik umum dan rutinitas pengoptimalan yang sangat optimal yang digunakan dalam pembelajaran mesin, seperti distribusi probabilitas, uji hipotesis, root penemuan, dan integrasi numerik.
5. Integrasi Ekosistem: SciPy terintegrasi erat dengan ekosistem ilmu data Python yang lebih luas, termasuk perpustakaan seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-learn. Hal ini memungkinkan model pembelajaran mesin yang dibuat menggunakan SciPy untuk memanfaatkan fungsionalitas dan kinerja perpustakaan lain ini dengan lancar.
Singkatnya, meskipun NumPy menyediakan operasi numerik dasar, SciPy membangun fondasi ini untuk menyediakan serangkaian rutinitas dan struktur data yang lebih komprehensif dan dioptimalkan yang dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin, terutama untuk masalah yang lebih kompleks atau berskala besar. Kombinasi NumPy dan SciPy adalah alat canggih untuk pembelajaran mesin yang efisien dan berkinerja tinggi dengan Python.
Kutipan:[1] https://edbennett.github.io/high-kinerja-python/06-numpy-scipy/index.html
[2] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[3] https://realpython.com/numpy-tensorflow-kinerja/
[4] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
[5] https://github.com/numpy/numpy/issues/23829