NumPy และ SciPy เสริมซึ่งกันและกันในงานการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร

การดำเนินการเชิงตัวเลข

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การแสดงภาพ

การเพิ่มประสิทธิภาพและพีชคณิตเชิงเส้น

โดยสรุป NumPy มอบการดำเนินการเชิงตัวเลขและอาเรย์ขั้นพื้นฐาน ในขณะที่ SciPy สร้างบน NumPy และมอบโมดูลการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคที่หลากหลาย รวมถึงโมดูลมากมายที่มีประโยชน์สำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้ทั้งสองอย่างร่วมกันทำให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองไลบรารีเพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพ

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

SciPy ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร เมื่อเทียบกับการใช้เพียง NumPy

SciPy ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อเทียบกับการใช้ NumPy เพียงอย่างเดียวด้วยวิธีสำคัญบางประการ:

1. อัลกอริธึมขั้นสูง: SciPy ให้การเข้าถึงอัลกอริธึมตัวเลขขั้นสูงและรูทีนการปรับให้เหมาะสมที่หลากหลายยิ่งขึ้นซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดเพื่อประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การดำเนินการเมทริกซ์แบบกระจาย ตัวแก้ปัญหาแบบไม่เชิงเส้น ฟังก์ชันการประมวลผลสัญญาณ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเฉพาะทาง เช่น SVM, k-mean และ PCA อัลกอริธึมขั้นสูงเหล่านี้มักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าการดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้นขั้นพื้นฐานที่มีอยู่ใน NumPy เพียงอย่างเดียว

2. โครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: SciPy ใช้โครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น เมทริกซ์แบบกระจาย ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญสำหรับปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องบางประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และกระจัดกระจาย

3. การทำงานแบบขนาน: แม้ว่า NumPy จะไม่มีการใช้งานแบบขนานโดยตรง แต่ SciPy ก็สามารถใช้ประโยชน์จากการทำงานแบบขนานผ่านไลบรารีพื้นฐานที่ใช้ เช่น OpenBLAS หรือ Intel MKL สิ่งนี้ทำให้ SciPy สามารถใช้ประโยชน์จาก CPU และ GPU แบบมัลติคอร์เพื่อเร่งความเร็วการคำนวณ

4. โมดูลเฉพาะทาง: SciPy มีโมดูลพิเศษ เช่น `scipy.stats` และ `scipy.optimize` ที่ให้การใช้งานที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมที่สุดสำหรับรูทีนทางสถิติทั่วไปและการเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การแจกแจงความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน ราก การค้นหาและการปริพันธ์เชิงตัวเลข

5. การบูรณาการระบบนิเวศ: SciPy ได้รับการบูรณาการอย่างแน่นหนากับระบบนิเวศวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ที่กว้างขึ้น รวมถึงไลบรารีอย่าง NumPy, Pandas และ Scikit-learn ซึ่งช่วยให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างโดยใช้ SciPy สามารถใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพของไลบรารีอื่นๆ เหล่านี้ได้อย่างราบรื่น

โดยสรุป แม้ว่า NumPy จะให้การดำเนินการเชิงตัวเลขขั้นพื้นฐาน แต่ SciPy ก็สร้างบนรากฐานนี้เพื่อมอบชุดรูทีนและโครงสร้างข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมที่สุดที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาที่ซับซ้อนหรือมีขนาดใหญ่กว่า การรวมกันของ NumPy และ SciPy เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงใน Python