Różnica między uczeniem maszynowym Python i R

Uczenie maszynowe polega na wyodrębnianiu wiedzy z danych i jej zastosowania, w ostatnich latach stało się wszechobecne w życiu codziennym. Techniki uczenia maszynowego są przyjmowane do różnych aplikacji. Od zaleceń filmowych po jedzenie do zamówienia lub jakie produkty do zakupu, do rozpoznawania znajomych na zdjęciach, wiele stron internetowych i aplikacji ma algorytmy uczenia maszynowego. Spójrz na każdą złożoną stronę internetową, taką jak Amazon, Facebook lub Netflix, bardzo prawdopodobne jest, że znajdziesz każdą część witryny zawierającej wiele modeli uczenia maszynowego. Python stał się de facto standardem dla wielu aplikacji naukowych, które łączą moc języków programowania ogólnego przez. Jednak R nie jest bardzo szybki, a kod jest słabo napisany i powolny, z wyjątkiem tego, że zawiera naprawdę dobre biblioteki statystyczne w porównaniu do Pythona. Więc powinieneś używać Pythona lub R do uczenia maszynowego?

Co to jest Python?

Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania ogólnego przeznaczenia do nauki danych w powszechnym użyciu. Tak więc cieszy się dużą liczbą przydatnych bibliotek dodatkowych opracowanych przez jego wspaniałą społeczność. Python łączy moc języków programowania ogólnego przez. Ma biblioteki do wizualizacji, ładowanie danych, statystyki, przetwarzanie języka naturalnego, przetwarzanie obrazu i więcej. Zapewnia naukowcom danych dużą gamę funkcji ogólnego i specjalnego celu. Przez lata Python stał się de facto standardem wielu aplikacji naukowych. Jako język programowania ogólnego, Python pozwala również na tworzenie złożonych graficznych interfejsów użytkownika (GUIS) i usług internetowych oraz integracji z istniejącymi systemami.

Co to jest r?

R to potężny język programowania typu open source i odgałęzienie języka programowania o nazwie S. R to środowisko oprogramowania opracowane przez Rossa Ihaka i Roberta Gentlemana z University of Auckland w Nowej Zelandii. Chociaż R został początkowo opracowany dla statystyk i przez statystyki, jest to de facto standardowy język obliczeń statystycznych. Analiza danych odbywa się w R poprzez pisanie skryptów i funkcji w języku programowania R. Język zapewnia obiekty, operatory i funkcje, które sprawiają, że proces eksploracji, modelowania i wizualizacji danych jest naturalny. Naukowcy danych, analitycy i statystycy wykorzystują R do analizy statystycznej, modelowania predykcyjnego i wizualizacji danych. Istnieje wiele rodzajów modeli w R obejmującym cały ekosystem uczenia maszynowego bardziej ogólnie.

Różnica między uczeniem maszynowym Python i R

1. Podstawy uczenia maszynowego Pythona i R

- Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania ogólnego przeznaczenia dla danych, który łączy moc języków programowania ogólnego przez. R to potężny język programowania typu open source i odgałęzienie języka programowania o nazwie S. R został początkowo opracowany dla statystyk i jest teraz de facto standardowym językiem do obliczeń statystycznych. Analiza danych odbywa się w 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. R ma jednak większą dostępność różnych pakietów, aby zwiększyć wydajność, w tym pakiet dodatkowy o nazwie NNET, który pozwala tworzyć modele sieci neuronowej. Pakiet Caret to kolejna kompleksowa ramy, które wzmacnia 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 obrazu i innych. Pybrain to biblioteka sieci neuronowych Python, która oferuje elastyczne, łatwe w użyciu algorytmy do uczenia maszynowego. Inne popularne biblioteki Python to Numpy i Scipy, które są podstawowymi pakietami do obliczeń naukowych z Python.

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 korzystania z Pythona jest jego zdolność do interakcji z kodem, za pomocą terminalu lub innych narzędzi, takich jak notatnik Jupyter. R z drugiej strony jest bardziej popularny w nauce danych, co jest dość trudne do nauki. R ma stromą krzywą uczenia się i jest naprawdę trudny do opanowania niż Python. Kody Pythona są łatwiejsze do pisania i utrzymania i są bardziej solidne niż r. Każdy pakiet w R wymaga najpierw trochę zrozumienia, zanim wyjdzie na całość.

4. Elastyczność

- To, co sprawia, że ​​Python jest lepszym wyborem do uczenia maszynowego, jest jego elastyczność w użyciu produkcji. I jest szybki, lekki i potężny. Python to język ogólny z czytelną składnią, która zapewnia dużą elastyczność. Dzięki odpowiednim narzędziom i bibliotekom Python może być używany do budowy prawie wszystkiego, a dekoratorzy sprawiają, że jesteś praktycznie nieograniczony. R z drugiej strony jest de facto standardowym językiem obliczeń statystycznych i jest to open source, co oznacza, że ​​kod źródłowy jest otwarty do kontroli i modyfikacji dla każdego, kto wie, jak działają metody i algorytmy pod kapturem.

Python vs. R: Wykres porównawczy

Podsumowanie Python Verses R Uczenie maszynowe

Zarówno Python, jak i R mają solidne ekosystemy narzędzi i bibliotek typu open source. Jednak R ma większą dostępność różnych pakietów, aby zwiększyć swoją wydajność, ale Python jest silniejszy, solidny niż R, co czyni go idealnym do budowania aplikacji na poziomie przedsiębiorstw. Szybkość i elastyczność Pythona pozwalają mu przewyższyć inne języki i frameworki. Jednak R nie jest bardzo szybki, a kod jest słabo napisany i został stworzony dla naukowców danych, a nie komputerów, co sprawia, że ​​R jest zauważalnie wolniejsze niż inne języki programowania, w tym Python. Krótko mówiąc, Python jest lepszy w uczeniu maszynowym, podczas gdy R ma świetną społeczność do eksploracji i uczenia się danych.