Różnica między uczeniem maszynowym języka Python i R.

Uczenie maszynowe polega na wydobywaniu wiedzy z danych, a jej zastosowanie w ostatnich latach stało się wszechobecne w życiu codziennym. Techniki uczenia maszynowego są przyjmowane do różnych zastosowań. Od rekomendacji filmowych, po jakie jedzenie zamówić lub jakie produkty kupić, po rozpoznawanie znajomych na zdjęciach, wiele witryn i aplikacji ma algorytmy uczenia maszynowego. Spójrz na dowolną złożoną stronę internetową, taką jak Amazon, Facebook lub Netflix, bardzo prawdopodobne jest, że znajdziesz każdą część witryny zawierającą wiele modeli uczenia maszynowego. Python stał się de facto standardem dla wielu aplikacji do analizy danych, które łączą moc języków programowania ogólnego zastosowania z wszechstronnością języków skryptowych specyficznych dla domeny, takich jak R. Jednak R nie jest zbyt szybki, a kod jest słabo napisany i wolny, z wyjątkiem zawiera naprawdę dobre biblioteki statystyczne w porównaniu do Pythona. Więc powinieneś używać Python lub R do uczenia maszynowego?

Co to jest Python?

Python jest jednym z najpopularniejszych powszechnie używanych języków programowania do nauki danych. Tak więc cieszy się dużą liczbą przydatnych bibliotek dodatków opracowanych przez jego wspaniałą społeczność. Python łączy w sobie moc języków programowania ogólnego zastosowania z łatwością użycia języków skryptowych specyficznych dla domeny, takich jak R lub MATLAB. Posiada biblioteki do wizualizacji, ładowania danych, statystyki, przetwarzania języka naturalnego, przetwarzania obrazu i innych. Zapewnia badaczom danych szeroki wachlarz funkcji ogólnego i specjalnego przeznaczenia. Z biegiem lat Python stał się de facto standardem dla wielu aplikacji do analizy danych. Jako język programowania ogólnego przeznaczenia, Python pozwala również na tworzenie złożonych graficznych interfejsów użytkownika (GUI) i usług sieciowych oraz na integrację z istniejącymi systemami.

Co to jest R.?

R jest potężnym, otwartym językiem programowania i odgałęzieniem języka programowania o nazwie S. R to środowisko programowe opracowane przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana z University Of Auckland w Nowej Zelandii. Chociaż R był początkowo opracowany dla i przez statystyków, jest obecnie de facto standardowym językiem obliczeń statystycznych. Analiza danych odbywa się w języku R poprzez pisanie skryptów i funkcji w języku programowania R. Język zapewnia obiekty, operatory i funkcje, dzięki którym proces eksploracji, modelowania i wizualizacji danych jest naturalny. Naukowcy, analitycy i statystycy wykorzystują R do analizy statystycznej, modelowania predykcyjnego i wizualizacji danych. W R istnieje wiele rodzajów modeli obejmujących ogólnie cały ekosystem uczenia maszynowego.

Różnica między uczeniem maszynowym języka Python i R.

1. Podstawy uczenia maszynowego w języku Python i R.

- Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania ogólnego przeznaczenia dla nauki danych, który łączy moc języków programowania ogólnego zastosowania z łatwością użycia specyficznych dla domeny języków skryptowych, takich jak R lub MATLAB. R jest potężnym, otwartym językiem programowania i odgałęzieniem języka programowania o nazwie S. R został początkowo opracowany dla i przez statystyków, ale obecnie jest de facto standardowym językiem dla obliczeń statystycznych. Analiza danych odbywa się w języku R poprzez pisanie skryptów i funkcji w języku programowania R..

2. Pakiety i biblioteki

- Zarówno Python, jak i R mają solidne ekosystemy narzędzi i bibliotek typu open source. Jednak R ma większą dostępność różnych pakietów w celu zwiększenia wydajności, w tym pakietu dodatkowego o nazwie Nnet, który pozwala tworzyć modele sieci neuronowych. Pakiet Caret to kolejna kompleksowa platforma, która zwiększa możliwości uczenia maszynowego R. Z drugiej strony Python koncentruje się głównie na uczeniu maszynowym i ma biblioteki do ładowania danych, wizualizacji, statystyki, przetwarzania języka naturalnego, przetwarzania obrazów i innych. PyBrain to biblioteka sieci neuronowych Python, która oferuje elastyczne, łatwe w użyciu algorytmy uczenia maszynowego. Inne popularne biblioteki Pythona to NumPy i SciPy, które są podstawowymi pakietami do naukowych obliczeń w Pythonie.

3. Łatwość uczenia się

- Python jest już znany ze swojej prostoty w ekosystemie uczenia maszynowego, co czyni go preferowanym wyborem dla analityków danych. Jedną z głównych zalet używania Pythona jest jego zdolność do interakcji z kodem, przy użyciu terminala lub innych narzędzi, takich jak Notatnik Jupyter. Z drugiej strony R jest bardziej popularny w nauce o danych, której nauka jest dość trudna. R ma stromą krzywą uczenia się i jest naprawdę trudny do opanowania niż Python. Kody w języku Python są łatwiejsze do pisania i utrzymywania oraz są bardziej niezawodne niż R. Każda paczka w języku R wymaga nieco zrozumienia przed przejściem do końca.

4. Elastyczność

- Tym, co sprawia, że ​​Python jest lepszym wyborem do uczenia maszynowego, jest jego elastyczność w zastosowaniach produkcyjnych. Jest szybki, lekki i mocny. Python jest językiem ogólnego zastosowania z czytelną składnią, która zapewnia dużą elastyczność. Dzięki odpowiednim narzędziom i bibliotekom można używać Pythona do tworzenia niemal wszystkiego, a dekoratorzy sprawiają, że jesteś praktycznie nieograniczony. Z drugiej strony R jest de facto standardowym językiem obliczeń statystycznych i jest open source, co oznacza, że ​​kod źródłowy jest otwarty do wglądu i modyfikacji dla każdego, kto wie, jak metody i algorytmy działają pod maską.

Python vs. R: Tabela porównawcza

Podsumowanie wersetów Pythona R Uczenie maszynowe

Zarówno Python, jak i R mają solidne ekosystemy narzędzi i bibliotek typu open source. Jednak R ma większą dostępność różnych pakietów w celu zwiększenia wydajności, ale Python jest bardziej wydajny, solidny niż R, co czyni go idealnym do budowania aplikacji na poziomie przedsiębiorstwa. Szybkość i elastyczność Pythona pozwala mu przewyższać inne języki i frameworki. Jednak R nie jest bardzo szybki, a kod jest źle napisany i został stworzony z myślą o naukowcach danych, a nie komputerach, co sprawia, że ​​R jest zauważalnie wolniejszy niż inne języki programowania, w tym Python. Krótko mówiąc, Python jest lepszy w uczeniu maszynowym, podczas gdy R ma świetną społeczność do eksploracji danych i uczenia się.