‫Pourquoi numpty ?
‫Tout au long de cette section, nous allons explorer cette bibliothèque populaire appelée Numpty, qui est
‫très similaire aux listes Python.
‫C'est l'une des bibliothèques les plus utilisées et les plus populaires en matière de science des données et d'apprentissage automatique.
‫Mais je veux vous demander, pourquoi avons-nous besoin de ça ?
‫N'avons-nous pas de listes python ?
‫Pourquoi est-il maintenant si populaire et un outil incontournable pour l'apprentissage automatique ?
‫Il y a deux raisons principales pour lesquelles nous voulons utiliser le non-payant pour nos problèmes, voyez-vous sous le capot, de nombreuses
‫fonctionnalités que Numpty nous propose sont en fait écrites en C, un langage de programmation qui est vraiment,
‫vraiment rapide.
‫Si nous utilisions des listes Python, il serait en fait beaucoup plus lent de faire certaines des choses que nous sommes sur le point de
‫faire.
‫Ainsi, les opérations Numpty sur les tableaux et les listes sont beaucoup plus rapides que d'effectuer les mêmes opérations en Python.
‫Et comme vous le découvrirez en ce qui concerne l'apprentissage automatique, nous effectuons beaucoup de calculs,
‫nous effectuons beaucoup de traitements, et c'est pourquoi des unités de traitement graphique ou d'utilisation sont utilisées, car de nombreux calculs doivent
‫être effectués.
‫Nous devons donc avoir tout avantage de performance possible que Numpty offre.
‫La deuxième raison pour laquelle nous voulons utiliser quelque chose comme numpty est que lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, eh bien, les machines
‫ne comprennent généralement que des uns et des zéros et des choses comme des nombres, qui peuvent être contenus dans le
‫non-payant.
‫Sont vraiment faciles à comprendre pour les machines par rapport à quelque chose de plus compliqué, par exemple, une
‫image peut être représentée par des nombres où un nombre représente la couleur d'un pixel.
‫Et nous verrons plus tard dans le cours où nous essayons de convertir différents champs, différents attributs en
‫nombres.
‫Par exemple, si un patient a une maladie cardiaque au lieu de oui ou non, nous le convertissons en un ou en zéro.
‫Cette idée de convertir des données en quelque chose qu'une machine peut comprendre, comme des nombres comme le binaire, comme les
‫uns et le zéro, nous permet de faire apprendre aux machines, c'est ainsi que les machines apprennent.
‫Les machines apprennent en effectuant plusieurs opérations et en stockant ces informations dans un tableau comme numpty est un excellent moyen pour
‫nous de représenter ces données de ce que les humains peuvent comprendre à ce que les ordinateurs peuvent comprendre.
‫Mais vous verrez qu'à mesure que nous progressons de plus en plus dans le cours, commençons.