‫Neden ödemiyorsunuz?
‫Bu bölüm boyunca, Python listelerine çok benzeyen NumPy adlı bu popüler kütüphaneyi
‫keşfedeceğiz.
‫Veri bilimi ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda en çok kullanılan ve popüler kütüphanelerden biridir.
‫Ama size sormak istiyorum, buna neden ihtiyacımız var?
‫Python listelerimiz yok mu?
‫NumPy neden bu kadar popüler ve makine öğrenimi için mutlaka kullanılması gereken bir araç?
‫Problemlerimiz için numpy kullanmak istememizin iki ana nedeni vardır.
‫Gördüğünüz gibi, NumPy'nin bize sunduğu birçok işlev aslında gerçekten çok hızlı bir programlama
‫dili olan C'de yazılmıştır.
‫Python listelerini kullansaydık, yapmak üzere olduğumuz bazı şeyleri yapmak aslında çok daha yavaş
‫olurdu.
‫Yani diziler ve listeler üzerindeki numpy işlemleri, aynı işlemleri Python'da yapmaktan çok daha hızlıdır.
‫Ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda fark edeceğiniz gibi, çok fazla hesaplama yapıyoruz.
‫Çok fazla işlem yapıyoruz.
‫İşte bu yüzden GPU'lar veya grafik işlem birimleri kullanılıyor çünkü çok fazla hesaplama yapılması gerekiyor.
‫Bu nedenle, NumPy'nin sunduğu mümkün olan her türlü performans avantajına sahip olmamız gerekir.
‫NumPy gibi bir şey kullanmak istememizin ikinci nedeni, makine öğrenimi söz konusu olduğunda, makinelerin
‫genellikle yalnızca birleri ve sıfırları ve numpy'de bulunabilen sayılar gibi şeyleri anlamasıdır.
‫Daha karmaşık bir şeye kıyasla makinelerin anlaması gerçekten kolaydır.
‫Örneğin, bir görüntü, bir sayının bir pikselin rengini temsil ettiği sayılarla temsil edilebilir.
‫Kursun ilerleyen bölümlerinde farklı alanları, farklı nitelikleri sayılara dönüştürmeye çalıştığımızı
‫göreceğiz.
‫Örneğin, bir hastada kalp hastalığı varsa, evet veya hayır yerine bunu bir veya sıfıra dönüştürürüz.
‫Verileri bir makinenin anlayabileceği bir şeye dönüştürme fikri, örneğin ikili sayılar gibi, birler
‫ve sıfırlar gibi, makinelerin öğrenmesini sağlamamıza olanak tanıyor.
‫Makineler böyle öğrenir.
‫Makineler birden fazla işlem gerçekleştirerek öğrenir ve bu bilgileri numpy gibi bir dizide depolamak, bu verileri insanların
‫anlayabileceği şekilde bilgisayarların anlayabileceği şekilde temsil etmemiz için harika bir yoldur.
‫Ancak kurs boyunca daha fazla ilerledikçe bunu göreceksiniz.
‫Şimdilik başlayalım.