‫ทำไมไม่จ่าย?
‫ในส่วนนี้ เราจะสำรวจไลบรารียอดนิยมที่เรียกว่า NumPy ซึ่งคล้ายกับรายการ
‫Python มาก
‫เป็นหนึ่งในห้องสมุดที่นิยมใช้มากที่สุดเมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
‫แต่ฉันอยากจะถามคุณว่าทำไมเราถึงต้องการสิ่งนี้?
‫เราไม่มีรายการ Python ใช่ไหม
‫เหตุใด NumPy จึงเป็นที่นิยมและเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
‫มีสองสาเหตุหลักที่เราต้องการใช้ numpy สำหรับปัญหาของเรา
‫คุณเห็นไหมว่าฟังก์ชันต่างๆ มากมายที่ NumPy เสนอให้เรานั้นเขียนด้วยภาษาซี ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่เร็วจริงๆ
‫ถ้าเราใช้รายการ Python จะช้ากว่ามากในการทำสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫ดังนั้นการดำเนินการจำนวนมากในอาร์เรย์และรายการจึงเร็วกว่าการดำเนินการเดียวกันใน Python
‫และอย่างที่คุณจะได้เห็นเมื่อเป็นเรื่องของแมชชีนเลิร์นนิง เราใช้การคำนวณเป็นจำนวนมาก
‫เราทำการประมวลผลจำนวนมาก
‫และนั่นเป็นเหตุผลที่ใช้ GPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิก เนื่องจากต้องมีการคำนวณจำนวนมาก
‫ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องมีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ ซึ่ง NumPy นำเสนอ
‫เหตุผลที่สองที่เราต้องการใช้บางอย่างเช่น NumPy ก็คือ เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง โดยปกติแล้ว
‫แมชชีนจะเข้าใจเพียงตัวเลขและศูนย์และสิ่งต่างๆ เช่น ตัวเลขที่สามารถบรรจุเป็นตัวเลขได้
‫เป็นเรื่องง่ายสำหรับเครื่องที่จะเข้าใจกับสิ่งที่ซับซ้อนกว่า
‫ตัวอย่างเช่น รูปภาพสามารถแสดงเป็นตัวเลขโดยที่ตัวเลขแสดงถึงสีของพิกเซล
‫และเราจะเห็นในภายหลังในหลักสูตรที่เราพยายามแปลงฟิลด์ต่าง ๆ คุณลักษณะต่าง
‫ๆ เป็นตัวเลข
‫ตัวอย่างเช่น หากผู้ป่วยเป็นโรคหัวใจแทนที่จะเป็นใช่หรือไม่ใช่ เราจะแปลงเป็นหนึ่งหรือศูนย์
‫แนวคิดในการแปลงข้อมูลเป็นสิ่งที่เครื่องสามารถเข้าใจได้ เช่น ตัวเลข เช่น เลขฐานสอง เช่น
‫เลขศูนย์ และเลขศูนย์ ทำให้เราสามารถทำให้เครื่องเรียนรู้ได้
‫นั่นเป็นวิธีที่เครื่องเรียนรู้
‫เครื่องเรียนรู้โดยดำเนินการหลายอย่างและการจัดเก็บข้อมูลนี้ในอาร์เรย์เช่น numpy เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมสำหรับเราในการแสดงข้อมูลนั้นจากสิ่งที่มนุษย์สามารถเข้าใจได้จนถึงสิ่งที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้
‫แต่คุณจะเห็นว่าเมื่อเราก้าวหน้ามากขึ้นเรื่อยๆ ตลอดหลักสูตร
‫สำหรับตอนนี้ขอเริ่มต้น