‫Selamat datang kembali.
‫Di bagian ini, kita akan melihat numpty, dan sekarang saya sangat senang dengan bagian ini karena Numpty
‫Pie pada dasarnya adalah tulang punggung semua ilmu data, pembelajaran mesin, dan komputasi numerik dengan
‫Python.
‫Dan itulah sebenarnya yang dimaksud dengan Numpties.
‫Itu singkatan dari python numerik dan apa yang bukan kue.
‫Nah, dalam semua pembelajaran mesin, apa pun jenis data yang Anda kerjakan sekarang, ini bisa menjadi kerangka data
‫seperti yang kita lihat di bagian sebelumnya di Pender's.
‫NUM Pie akan membentuk dasar untuk mengubah data Anda menjadi serangkaian angka.
‫Dan kemudian apa yang akan dilakukan oleh algoritma pembelajaran mesin adalah menyusun pola dalam angka-angka itu.
‫Jadi jika kita merujuk kembali ke kerangka pemodelan pembelajaran mesin kita, kita punya langkah pertama adalah definisi masalah.
‫Langkah kedua adalah fitur evaluasi data, pemodelan dan eksperimen.
‫Dan jika kita melihat alat apa yang dapat kita gunakan di bagian ini, kita tidak akan fokus pada yang tinggi.
‫Tidak.
‫Dia masuk ke bagian analisis data.
‫Namun, seperti yang akan Anda lihat di masa mendatang dan apa yang baru saja kami
‫rujuk sebelumnya adalah bahwa pembelajaran mesin, meskipun disebut sebagai pemodelan, pada dasarnya mengambil data, mengubahnya menjadi angka.
‫Dan dalam hal ini dengan numpty, biasanya berupa array numpty, yang akan memiliki banyak pengalaman
‫setelah bagian ini dan kemudian menemukan pola dalam angka-angka itu.
‫Jadi hampir di seluruh pipa ini, numpty akan ikut bermain.
‫Sekarang, mengapa tidak tinggi atau alasan utama kami menggunakan numpty daripada python murni, maksud saya, Anda dapat melakukan perhitungan
‫numerik dengan Python, tetapi biasanya jika kami ingin melakukan perhitungan numerik skala besar, kami merujuk
‫ke num pi.
‫Itu karena cepat.
‫Dan sekarang alasan mengapa ini cepat adalah karena di balik layar ada pengoptimalan yang ditulis dalam kode-C.
‫Hal yang indah tentang paket Numpty adalah Anda dapat menggunakan pengoptimalan kode-C ini menggunakan python
‫murni.
‫Itu berarti Anda tidak perlu tahu C untuk dapat menggunakan num pi dan Python sedikit lebih mudah untuk menulis daripada
‫C murni, jadi itulah keuntungan menggunakan num pi.
‫Sekarang ia mendapatkan pengoptimalan ini dalam kecepatan melalui proses yang disebut viktimisasi melalui istilah yang digunakan num pi
‫yang disebut penyiaran, yang pada dasarnya hanya menghindari penulisan loop saat Anda menulis perhitungan, karena jika Anda menulis loop
‫untuk membuat perhitungan seperti di Python hingga menghitung daftar yang dapat membentuk beberapa perlambatan akhirnya, jika
‫Anda memiliki pendapat yang lebih sedikit tentang jutaan angka yang berbeda, yang menjadi
‫praktik umum saat kami mengerjakan proyek pembelajaran mesin.
‫Dan seperti yang kami sebutkan sebelumnya, NUM Pi adalah tulang punggung paket ilmiah Python lainnya.
‫Sekarang, PI sebenarnya menjadi dasar dari paket PANDAS.
‫Jadi apa yang akan kita bahas di bagian ini?
‫Tentu saja, kami akan selalu fokus pada fungsi yang paling berguna, yang
‫dapat langsung Anda gunakan.
‫Kita akan melihat tipe data numpad yang berbeda dan atribut dari tipe data tersebut.
‫Sekarang, yang utama adalah array akhir, tetapi kita akan melihatnya di video lain.
‫Kita akan melihat cara membuat balapan, balapan yang bisa Anda anggap sebagai daftar angka.
‫Kita akan melihat bagaimana melihat array dan matriks.
‫Sekarang, matriks atau matriks.
‫C, Anda dapat membayangkan sebagai kombinasi dari array yang berbeda kemudian akan melihat bagaimana memanipulasi dan membandingkan
‫array kemudian akan selesai dengan penyortiran array, yang menyortir daftar angka yang berbeda dan kemudian
‫beberapa kasus penggunaan praktis di mana array digunakan atau di mana num pi dapat digunakan untuk mengubah data menjadi
‫daftar angka.
‫Jadi di mana Anda bisa mendapatkan bantuan jika Anda terjebak?
‫Nah, langkah-langkah yang ingin Anda coba dan ikuti adalah mengikuti kodenya.
‫Jadi saat kita melihat video, saat kita mengerjakan notebook Jupiter kita, melalui pengantar
‫pelajaran Numpty, Anda ingin mengikuti sebaik mungkin.
‫Sekarang, jika Anda tidak dapat mengimbangi atau jika saya terlalu cepat, tidak apa-apa.
‫Jangan ragu untuk menghentikannya.
‫Kembali, berlatih sesuatu sendiri.
‫Tetapi Anda harus berlatih menulis kode dan menjalankannya sebanyak mungkin.
‫Jadi langkah itu untuk mencobanya sendiri, coba jalankan kodenya.
‫Ingat pepatah, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Jika Anda terjebak pada fungsi tertentu atau hal tertentu yang telah kami bahas, Anda dapat mencoba
‫mencarinya di sini.
‫Anda mungkin akan menemukan stack overflow atau dokumentasi numpty resmi.
‫Kemudian setelah itu, setelah Anda mencarinya, jika Anda menemukan sesuatu di stack overflow atau tidak ada
‫dokumentasi, yang penting adalah terus mencoba lagi.
‫Masukkan kode yang Anda temukan di notebook dupatta, praktikkan menjalankannya, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Dan akhirnya, jika Anda masih buntu, jangan lupa Anda selalu bisa meminta bantuan.
‫Tidak ada pertanyaan bodoh karena jika Anda memiliki pertanyaan, kemungkinan orang lain memiliki pertanyaan
‫yang sama yang dapat Anda tanyakan di stack overflow atau di sumber lain yang dapat Anda temukan.
‫Baiklah.
‫Dengan itu, itulah pengantar numpty.
‫Ini adalah yayasan.
‫Ini adalah tulang punggung ilmu data dan paket ilmiah lainnya.
‫Tapi mari kita masuk ke dalam kode.
‫Mari kita lihat apa itu semua.