Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili ve NumPy kütüphanesi hakkında kapsamlı bir eğitim dersidir.
- Video, aritmetik işlemler ve elementwise işlemler ile başlayıp, NumPy array'lerinin eşitlik kontrolü, matematiksel işlemler ve reduction fonksiyonları üzerine odaklanmaktadır. Eğitmen, toplama, çıkarma, çarpma, bölme, karekök alma, kare alma, küp alma, doğal logaritma alma ve e üzeri x alma gibi matematiksel işlemler ile sum, min, max, argmin ve argmax gibi reduction fonksiyonlarının nasıl kullanılacağını kod örnekleriyle göstermektedir.
- Eğitimde ayrıca elementwise işlemler için iki array'in boyutlarının ve eleman sayılarının aynı olması veya broadcast edilebilir olması gerektiği vurgulanmakta ve satır ve sütun toplamlarının nasıl hesaplanacağı anlatılmaktadır.
- 00:10Aritmetik İşlemler ve Element Wise İşlemler
- Bu derste aritmetik işlemler (toplama, çıkarma, çarpma, bölme), belirli matematiksel fonksiyonlar ve minimum/maximum elemanların toplamı gibi konular ele alınacak.
- Aritmetik işlemler element wise işlemlerdir, yani toplama işlemi yapıldığında enderlerin her bir elemanı diğer ender'in elemanı ile toplanır.
- Element düzeyinde değil, ender'in tamamının etkilendiği işlemlere ev revice işlemler denir.
- 01:56Aritmetik İşlemlerin Uygulanması
- Örnek olarak 1 ile 10 arasında rastgele değerler içeren 5 elemanlı bir ender oluşturuldu.
- Aritmetik işlemler hem aritmetik sembol (örneğin +) hem de np.add() fonksiyonu kullanılarak yapılabilir.
- Aritmetik işlemler sonucunda yeni bir ender oluşturulur ve bu ender'in tayfına bakıldığında aritmetik işlem sonucu bir ender olduğu görülür.
- 06:04Farklı Aritmetik İşlemler
- Çıkarma işlemi için np.sub(), çarpma işlemi için np.multiply(), bölme işlemi için np.divide() fonksiyonları kullanılır.
- Tüm aritmetik işlemler (toplama, çıkarma, çarpma, bölme) birbirinin aynı şekilde çalışır.
- Skalar bir sayı ile ender çarpıldığında veya bölündüğünde, skalar sayı ile ender'in her elemanı ayrı ayrı işlem görür.
- 09:43Eleman Eşitliği Kontrolü ve Broadcast Kavramı
- Ender elemanlarının birbirinin aynı olup olmadığını kontrol etmek için eşitlik operatörü (==) kullanılır.
- Aritmetik işlemler için iki ender arasında boyut ve eleman sayılarının aynı olması veya broadcast edilebilir olması gerekir.
- Broadcast kavramı ayrı bir ders olarak ele alınacaktır.
- 14:43NumPy Array Eşitliği Kontrolü
- NumPy array'lerin eşitliğini kontrol etmek için np.array_equal() metodu kullanılabilir.
- Array'lerin bazı elemanları eşit olsa bile, tüm değerleri eşit değilse np.array_equal() metodu false sonucunu döndürür.
- Array düzeyinde eşitlik kontrolü np.array_equal() metodu yardımıyla yapılabilir.
- 16:39Matematiksel İşlemler
- NumPy array'lerde matematiksel işlemler yapılabilir, örneğin karekök alma (sqrt()), kare alma, küp alma (pow()) gibi fonksiyonlar kullanılabilir.
- Doğal logaritma (log()), e üzeri x (exp()) gibi matematiksel fonksiyonlar da array'lerde kullanılabilir.
- Bu işlemlerde array'in her bir elemanı ayrı ayrı etkilenir.
- 19:47Reduction Fonksiyonları
- Reduction fonksiyonları, array'in elemanlarını toplamak, minimum ve maksimum değerleri bulmak gibi işlemler için kullanılır.
- np.sum() fonksiyonu, array'in tüm elemanlarının toplamını verir ve raywise (boyut bazında) işlem yapar.
- Axis parametresi kullanılarak sütunların toplamı (axis=1) veya satırların toplamı (axis=0) alınabilir.
- 22:32Minimum ve Maksimum Değerler
- np.min() fonksiyonu, array'in en küçük elemanını verir.
- np.max() fonksiyonu, array'in en büyük elemanını verir.
- np.argmin() fonksiyonu, en küçük elemanın indeks numarasını, np.argmax() fonksiyonu ise en büyük elemanın indeks numarasını verir.