Rozdiel medzi strojmi Python a R

Strojové učenie je všetko o získavaní poznatkov z údajov a jeho aplikácia v posledných rokoch sa stala všadeprítomnou v každodennom živote. Techniky strojového učenia sa prijímajú pre rôzne aplikácie. Od odporúčaní filmov až po to, ktoré jedlo si objednať alebo aké výrobky kúpiť, až po rozpoznanie priateľov na obrázkoch, mnohé webové stránky a aplikácie majú v jadre algoritmy strojového učenia. Pozrite sa na všetky zložité webové stránky ako Amazon, Facebook alebo Netflix. Pravdepodobne nájdete každú časť webu, ktorá obsahuje viac modelov strojového učenia. Python sa stal de facto štandardom pre mnoho aplikácií vedy o údajoch, ktoré kombinujú silu univerzálnych programovacích jazykov s univerzálnosťou skriptovacích jazykov špecifických pre danú doménu, ako je R. Avšak R nie je príliš rýchly a kód je zle napísaný a pomalý okrem v porovnaní s Pythonom pozostáva zo skutočne dobrých štatistických knižníc. Mali by ste preto používať Python alebo R na strojové učenie?

Čo je Python?

Python je jedným z najpopulárnejších univerzálnych programovacích jazykov pre vedu o údajoch pri rozšírenom používaní. Má teda veľa užitočných knižníc doplnkov vyvinutých skvelou komunitou. Python kombinuje výkon univerzálnych programovacích jazykov s ľahkosťou použitia skriptovacích jazykov špecifických pre doménu, ako sú R alebo MATLAB. Má knižnice na vizualizáciu, načítanie údajov, štatistiku, spracovanie prirodzeného jazyka, spracovanie obrazu a ďalšie. Vedcom údajov poskytuje širokú škálu funkcií na všeobecné a špeciálne účely. V priebehu rokov sa Python stal de facto štandardom pre mnoho aplikácií pre vedu o údajoch. Ako univerzálny programovací jazyk umožňuje Python tiež vytváranie komplexných grafických používateľských rozhraní (GUI) a webových služieb a integráciu do existujúcich systémov..

Čo je R?

R je výkonný programovací jazyk s otvoreným zdrojovým kódom a odnož programovacieho jazyka s názvom S. R je softvérové ​​prostredie vyvinuté Rossom Ihaka a Robertom Gentlemanom z University Of Auckland, Nový Zéland. Hoci R bol pôvodne vyvinutý pre štatistikov a pre štatistikov, v súčasnosti je to de facto štandardný jazyk pre štatistické výpočty. Analýza údajov sa vykonáva v R písaním skriptov a funkcií v programovacom jazyku R. Jazyk poskytuje objekty, operátory a funkcie, vďaka ktorým je proces skúmania, modelovania a vizualizácie údajov prirodzeným. Vedci, analytici aj štatistici používajú R na štatistickú analýzu, prediktívne modelovanie a vizualizáciu údajov. Existuje veľa typov modelov, ktoré pokrývajú celý ekosystém strojového učenia všeobecnejšie.

Rozdiel medzi Python a R Machine Learning

1. Základy strojového učenia Pythonu a R

- Python je jedným z najpopulárnejších univerzálnych programovacích jazykov pre oblasť dát, ktorý kombinuje silu univerzálnych programovacích jazykov s ľahkosťou použitia skriptovacích jazykov špecifických pre danú doménu, ako sú R alebo MATLAB. R je výkonný programovací jazyk s otvoreným zdrojovým kódom a odnož programovacieho jazyka s názvom S. R bol pôvodne vyvinutý pre štatistikov a štatistikmi, ale v súčasnosti je to de facto štandardný jazyk pre štatistické výpočty. Analýza údajov sa vykonáva v R písaním skriptov a funkcií v programovacom jazyku R.

2. Balíky a knižnice

- Python aj R majú robustné ekosystémy nástrojov a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom. R má však väčšiu dostupnosť rôznych balíkov na zvýšenie svojho výkonu, vrátane doplnkového balíka s názvom Nnet, ktorý vám umožňuje vytvárať modely neurónovej siete. Caret Package je ďalším komplexným rámcom, ktorý posilňuje schopnosti strojového učenia R. Na druhej strane sa Python zameriava hlavne na strojové učenie a má knižnice na načítanie údajov, vizualizáciu, štatistiku, spracovanie prirodzeného jazyka, spracovanie obrazu a ďalšie. PyBrain je knižnica neurónových sietí Python, ktorá ponúka flexibilné a ľahko použiteľné algoritmy pre strojové učenie. Medzi ďalšie populárne knižnice Python patria NumPy a SciPy, ktoré sú základnými balíčkami pre vedecké práce s Pythonom.

3. Jednoduché učenie

- Python je už známy svojou jednoduchosťou v ekosystéme strojového učenia, čo z neho robí preferovanú voľbu pre analytikov údajov. Jednou z hlavných výhod používania Pythonu je jeho schopnosť interagovať s kódom pomocou terminálu alebo iných nástrojov, ako napríklad Jupyter Notebook. R, na druhej strane, je populárnejšia v oblasti dátovej vedy, ktorú je dosť náročné naučiť sa. R má strmú krivku učenia a je naozaj ťažké ho zvládnuť ako Python. Pythonové kódy sa ľahšie píšu a udržiavajú a sú robustnejšie ako R. Každý balík v R vyžaduje trochu porozumenia skôr, ako vyjde všetko.

4. flexibilita

- Čo robí Python lepšou voľbou pre strojové učenie, je jeho flexibilita pri použití vo výrobe. A je rýchly, ľahký a výkonný. Python je univerzálny jazyk s čitateľnou syntaxou, ktorý vám poskytuje veľkú flexibilitu. So správnymi nástrojmi a knižnicami môžete Python použiť na zostavenie takmer všetkého a dekoratéri vás prakticky neobmedzia. R je naopak de facto štandardným jazykom pre štatistické výpočty a je to otvorený zdroj, čo znamená, že zdrojový kód je otvorený na kontrolu a úpravu každému, kto vie, ako metódy a algoritmy fungujú pod kapotou.

Python vs. R: porovnávacia tabuľka

Zhrnutie strojového učenia Pythonu versus R

Python aj R majú robustné ekosystémy nástrojov a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom. R má však väčšiu dostupnosť rôznych balíkov na zvýšenie svojho výkonu, ale Python je výkonnejší, robustnejší ako R, vďaka čomu je ideálny na vytváranie aplikácií na podnikovej úrovni. Rýchlosť a flexibilita Pythonu mu umožňuje prekonávať iné jazyky a rámce. R však nie je príliš rýchly a kód je zle napísaný a bol vytvorený pre odborníkov na údaje, nie pre počítače, vďaka ktorým je R značne pomalší ako iné programovacie jazyky vrátane Pythonu. Stručne povedané, Python je lepší v strojovom učení, zatiaľ čo R sa môže pochváliť skvelou komunitou na prieskum a učenie údajov..