‫لماذا لا تدفع؟
‫خلال هذا القسم ، سنستكشف هذه المكتبة الشهيرة المسماة NumPy ، والتي تشبه
‫إلى حد بعيد قوائم Python.
‫إنها واحدة من المكتبات الأكثر استخدامًا وشعبية عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات والتعلم الآلي.
‫لكن أريد أن أسألك ، لماذا نحتاج هذا؟
‫أليس لدينا قوائم بايثون؟
‫لماذا تحظى NumPy بشعبية كبيرة وأداة ضرورية للتعلم الآلي؟
‫هناك سببان رئيسيان وراء رغبتنا في استخدام numpy لمشاكلنا.
‫كما ترى ، تحت الغطاء ، العديد من الوظائف التي يقدمها لنا NumPy مكتوبة بالفعل بلغة C
‫، وهي لغة برمجة سريعة حقًا.
‫إذا استخدمنا قوائم بايثون ، فسيكون فعل بعض الأشياء التي نحن بصدد القيام بها أبطأ كثيرًا.
‫لذا فإن العمليات المعقدة على المصفوفات والقوائم أسرع بكثير من تنفيذ نفس العمليات في بايثون.
‫وكما ستكتشف عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي ، فإننا نقوم بالكثير من العمليات الحسابية.
‫نقوم بالكثير من المعالجة.
‫وهذا هو سبب استخدام وحدات معالجة الرسومات أو وحدات المعالجة الرسومية لأنه يلزم إجراء العديد من العمليات الحسابية.
‫لذلك نحن بحاجة إلى أي ميزة أداء ممكنة يمكننا تقديمها ، والتي تقدمها NumPy.
‫السبب الثاني الذي يجعلنا نرغب في استخدام شيء مثل NumPy هو أنه عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي
‫، حسنًا ، عادةً ما تفهم الآلات فقط الآحاد والأصفار وأشياء مثل الأرقام التي يمكن احتواؤها في numpy.
‫من السهل حقًا على الآلات فهمها مقابل شيء أكثر تعقيدًا.
‫على سبيل المثال ، يمكن تمثيل الصورة بأرقام حيث يمثل الرقم لون البكسل.
‫وسنرى لاحقًا في الدورة التدريبية حيث نحاول تحويل الحقول المختلفة والسمات المختلفة
‫إلى أرقام.
‫على سبيل المثال ، إذا كان المريض يعاني من مرض في القلب بدلاً من نعم أو لا ، فإننا نحوله إلى واحد أو صفر.
‫فكرة تحويل البيانات إلى شيء يمكن للآلة فهمه ، مثل الأرقام مثل الأرقام الثنائية
‫، مثل الأرقام والصفر ، تسمح لنا بجعل الآلات تتعلم.
‫هكذا تتعلم الآلات.
‫تتعلم الآلات من خلال إجراء عمليات متعددة وتخزين هذه المعلومات في مصفوفة مثل numpy وهي طريقة رائعة بالنسبة
‫لنا لتمثيل تلك البيانات من ما يمكن أن يفهمه البشر إلى ما يمكن أن تفهمه أجهزة الكمبيوتر.
‫لكنك سترى ذلك كلما تقدمنا أكثر فأكثر خلال الدورة.
‫الآن ، لنبدأ.