‫Tại sao không trả tiền?
‫Trong suốt phần này, chúng ta sẽ khám phá thư viện phổ biến này được gọi là NumPy,
‫rất giống với danh sách Python.
‫Đây là một trong những thư viện được sử dụng nhiều nhất và phổ biến nhất khi nói đến khoa học dữ liệu và học máy.
‫Nhưng tôi muốn hỏi bạn, tại sao chúng ta cần điều này?
‫Chúng ta không có danh sách Python?
‫Tại sao NumPy lại trở nên phổ biến và là một công cụ bắt buộc phải sử dụng cho học máy?
‫Có hai lý do chính tại sao chúng tôi muốn sử dụng numpy cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Bạn thấy đấy, rất nhiều chức năng mà NumPy cung cấp cho chúng ta thực sự được viết bằng C, một ngôn
‫ngữ lập trình thực sự rất nhanh.
‫Nếu chúng ta sử dụng danh sách Python, thì việc thực hiện một số việc mà chúng ta sắp làm sẽ chậm hơn
‫rất nhiều.
‫Vì vậy, các hoạt động phức tạp trên mảng và danh sách nhanh hơn rất nhiều so với thực hiện các hoạt động tương tự trong Python.
‫Và như bạn sẽ biết khi nói đến học máy, chúng tôi tính toán rất nhiều.
‫Chúng tôi xử lý rất nhiều.
‫Và đó là lý do tại sao GPU hoặc các đơn vị xử lý đồ họa được sử dụng vì quá nhiều phép tính cần phải thực hiện.
‫Vì vậy, chúng tôi cần có bất kỳ lợi thế hiệu suất nào có thể có, mà NumPy cung cấp.
‫Lý do thứ hai mà chúng tôi muốn sử dụng một cái gì đó giống như NumPy là khi nói đến
‫học máy, tốt, máy thường chỉ hiểu các số một và số không và những thứ như số có thể được chứa trong numpy.
‫Máy móc thực sự dễ hiểu so với những thứ phức tạp hơn.
‫Ví dụ: một hình ảnh có thể được biểu thị bằng số trong đó một số thể hiện màu sắc của pixel.
‫Và chúng ta sẽ thấy ở phần sau của khóa học, nơi chúng ta thử và chuyển đổi các trường khác nhau, các thuộc tính
‫khác nhau thành số.
‫Ví dụ, nếu một bệnh nhân bị bệnh tim thay vì có hoặc không, chúng tôi chuyển nó thành một hoặc không.
‫Ý tưởng chuyển đổi dữ liệu thành một thứ mà máy móc có thể hiểu được, chẳng hạn như các số như
‫nhị phân, như một và 0 cho phép chúng ta khiến máy móc học hỏi.
‫Đó là cách máy móc học hỏi.
‫Máy móc học bằng cách thực hiện nhiều thao tác và bằng cách lưu trữ thông tin này trong một mảng như numpy là một cách tuyệt vời
‫để chúng ta biểu diễn dữ liệu đó từ những gì con người có thể hiểu được thành những gì máy tính có thể hiểu.
‫Nhưng bạn sẽ thấy điều đó khi chúng tôi ngày càng tiến bộ hơn qua khóa học.
‫Còn bây giờ, hãy bắt đầu.