‫Warum taub?
‫In diesem Abschnitt werden wir diese beliebte Bibliothek namens Numpty erkunden, die Python-Listen
‫sehr ähnlich ist.
‫Es ist eine der am häufigsten verwendeten und beliebtesten Bibliotheken, wenn es um Data Science und maschinelles Lernen geht.
‫Aber ich möchte Sie fragen, warum brauchen wir das?
‫Haben wir keine Python-Listen?
‫Warum ist es jetzt so beliebt und ein unverzichtbares Werkzeug für maschinelles Lernen?
‫Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir für unsere Probleme unentgeltlich verwenden wollen. Unter der Haube sehen Sie, dass viele
‫Funktionen, die Numpty uns bietet, tatsächlich in C geschrieben sind, einer Programmiersprache, die wirklich sehr schnell
‫ist.
‫Wenn wir Python-Listen verwenden würden, wäre es tatsächlich viel langsamer, einige der Dinge zu tun, die wir gleich tun
‫werden.
‫Numpty-Operationen für Arrays und Listen sind also viel schneller als die Ausführung derselben Operationen in Python.
‫Und wie Sie beim maschinellen Lernen sehen werden, rechnen wir viel, wir
‫verarbeiten viel, und deshalb werden Gebrauchs- oder grafische Verarbeitungseinheiten verwendet, weil so viele Berechnungen passieren
‫müssen.
‫Wir müssen also jeden möglichen Leistungsvorteil haben, den Numpty bietet.
‫Der zweite Grund, warum wir so etwas wie numpty verwenden möchten, ist, dass Maschinen beim maschinellen
‫Lernen normalerweise nur Einsen und Nullen und Dinge wie Zahlen verstehen, die in Non-Pay enthalten sein
‫können.
‫Sind für Maschinen wirklich leicht zu verstehen, im Gegensatz zu etwas Komplizierterem, zum Beispiel kann ein
‫Bild in Zahlen dargestellt werden, wobei eine Zahl die Farbe eines Pixels darstellt.
‫Und wir werden später im Kurs sehen, wie wir versuchen, verschiedene Felder, verschiedene Attribute in Zahlen
‫umzuwandeln.
‫Wenn ein Patient beispielsweise eine Herzerkrankung hat, statt ja oder nein, wandeln wir es in eins oder null um.
‫Diese Idee, Daten in etwas umzuwandeln, das eine Maschine verstehen kann, wie Zahlen wie Binärzahlen, wie
‫Einsen und Nullen, ermöglicht es uns, Maschinen zum Lernen zu bringen, so lernen Maschinen.
‫Maschinen lernen, indem sie mehrere Operationen ausführen und diese Informationen in einem Array wie numpty speichern. Dies ist eine großartige Möglichkeit
‫für uns, diese Daten von dem, was Menschen verstehen können, bis zu dem, was Computer verstehen können, darzustellen.
‫Aber Sie werden sehen, dass wir mit zunehmendem Fortschritt des Kurses jetzt beginnen.