NumPy ve SciPy, makine öğrenimi görevleri için birlikte iyi çalışan tamamlayıcı kitaplıklardır. İşte birbirlerini nasıl tamamlıyorlar:
Sayısal İşlemler
- NumPy: Verimli çok boyutlu dizi nesneleri ve bu dizilerle çalışmak için matematiksel, mantıksal, şekil değiştirme, sıralama, seçme, G/Ç, ayrık Fourier dönüşümleri, temel doğrusal cebir, temel dahil olmak üzere bir dizi rutin sağlar. istatistiksel işlemler, rastgele simülasyon ve çok daha fazlası.- SciPy: NumPy'yi temel alır ve sayısal entegrasyon, enterpolasyon, optimizasyon, doğrusal cebir ve istatistik rutinleri gibi birçok kullanıcı dostu ve verimli sayısal rutin sağlar.
Makine Öğrenimi Algoritmaları
- NumPy: Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları vb. gibi temel makine öğrenimi algoritmalarını sıfırdan uygulamak için gereken temel veri yapılarını ve matematiksel işlevleri sağlar.- SciPy: Kümeleme (k-ortalamalar, hiyerarşik vb.), sınıflandırma (SVM'ler, rastgele ormanlar vb.), regresyon (sırt, kement vb.) gibi daha gelişmiş makine öğrenimi ve veri madenciliği algoritmaları sağlar. ) ve boyutluluğun azaltılması (PCA, ICA, vb.).
Veri Ön İşleme
- NumPy: Yaygın veri ön işleme görevleri olan dizileri yeniden şekillendirme, indeksleme ve değiştirme gibi işlemler için kullanışlıdır.- SciPy: Veri ön işleme için de önemli olan veri dosyalarını okuma/yazma, enterpolasyon, sinyal işleme ve optimizasyon işlevleri sağlar.
Görselleştirme
- NumPy: Matplotlib gibi görselleştirme kitaplıkları tarafından kullanılan temel veri yapılarını (diziler) sağlar.- SciPy: Verileri keşfetmek ve anlamak için kullanılabilecek grafikler, histogramlar ve diğer görselleştirmeler oluşturmaya yönelik işlevler sağlar.
Optimizasyon ve Doğrusal Cebir
- NumPy: Sayısal hesaplamalar için verimli doğrusal cebir işlemleri ve optimize edilmiş rutinler sağlar.- SciPy: NumPy'nin doğrusal cebir modülünü temel alır ve sayısal doğrusal cebir için daha gelişmiş optimizasyon algoritmaları ve rutinler sağlar.
Özetle, NumPy temel sayısal ve dizi tabanlı işlemleri sağlarken, SciPy, NumPy'nin üzerine kuruludur ve makine öğrenimi görevleri için yararlı olanların çoğu da dahil olmak üzere daha geniş bir yelpazede bilimsel ve teknik hesaplama modülleri sağlar. Bunları birlikte kullanmak, güçlü ve verimli makine öğrenimi modelleri oluşturmak için her iki kitaplığın güçlü yönlerinden yararlanmanıza olanak tanır.
Alıntılar:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=gYcrEZW-xek
[2] https://www.slideshare.net/slideshow/numpy-and-scipy-for-data-mining-and-data-analiz-dahil-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, yalnızca NumPy kullanmaya kıyasla makine öğrenimi modellerinin performansını nasıl artırır?
SciPy, yalnızca NumPy kullanmaya kıyasla makine öğrenimi modellerinin performansını birkaç önemli yolla artırır:
1. Gelişmiş Algoritmalar: SciPy, performans için yüksek düzeyde optimize edilmiş daha geniş bir yelpazedeki gelişmiş sayısal algoritmalara ve optimizasyon rutinlerine erişim sağlar. Buna seyrek matris işlemleri, doğrusal olmayan çözücüler, sinyal işleme işlevleri ve SVM'ler, k-ortalamalar ve PCA gibi özel makine öğrenimi algoritmaları dahildir. Bu gelişmiş algoritmalar genellikle yalnızca NumPy'de bulunan daha temel doğrusal cebir işlemlerinden daha iyi performans gösterebilir.
2. Verimli Veri Yapıları: SciPy, özellikle büyük, seyrek veri kümeleri içerenler olmak üzere belirli makine öğrenimi sorunları türleri için önemli performans iyileştirmeleri sağlayabilen seyrek matrisler gibi daha verimli veri yapılarını kullanır.
3. Paralelleştirme: NumPy'nin kendisi doğrudan paralel uygulamalar sağlamasa da SciPy, OpenBLAS veya Intel MKL gibi kullandığı temel kitaplıklar aracılığıyla paralellikten yararlanabilir. Bu, SciPy'nin hesaplamaları hızlandırmak için çok çekirdekli CPU'lardan ve GPU'lardan yararlanmasına olanak tanır.
4. Özel Modüller: SciPy, makine öğreniminde kullanılan olasılık dağılımları, hipotez testleri, kök testleri gibi yaygın istatistiksel ve optimizasyon rutinlerinin yüksek düzeyde optimize edilmiş uygulamalarını sağlayan "scipy.stats" ve "scipy.optimize" gibi özel modüller içerir. bulma ve sayısal entegrasyon.
5. Ekosistem Entegrasyonu: SciPy, NumPy, Pandas ve Scikit-learn gibi kütüphaneler de dahil olmak üzere daha geniş Python veri bilimi ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegre edilmiştir. Bu, SciPy kullanılarak oluşturulan makine öğrenimi modellerinin diğer kitaplıkların işlevselliğinden ve performansından sorunsuz bir şekilde yararlanmasına olanak tanır.
Özetle, NumPy temel sayısal işlemleri sağlarken SciPy, özellikle daha karmaşık veya büyük ölçekli problemler için makine öğrenimi modellerinin performansını önemli ölçüde artırabilecek daha kapsamlı, yüksek derecede optimize edilmiş rutinler ve veri yapıları kümesi sağlamak üzere bu temel üzerine kuruludur. NumPy ve SciPy'nin birleşimi Python'da verimli ve yüksek performanslı makine öğrenimi için güçlü bir araçtır.
Alıntılar:[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-performans/
[4] https://data-flair.training/blogs/numpy-vs-scipy/
[5] https://github.com/numpy/numpy/issues/23829