Ero Pythonin ja R-koneoppimisen välillä

Koneoppimisessa on kyse tiedon uuttamisesta tiedosta ja sen soveltamisesta on viime vuosina tullut kaikkialla arjessa. Koneoppimistekniikoita otetaan käyttöön monissa sovelluksissa. Elokuvasuosituksista siihen, mitä ruokaa voi tilata tai mitä tuotteita ostaa, ystävien tunnistamiseen kuvissa, monilla verkkosivustoilla ja sovelluksilla on koneoppimisalgoritmit. Katso mitä tahansa monimutkaista verkkosivustoa, kuten Amazon, Facebook tai Netflix, löydät todennäköisesti jokaisen sivuston osan, joka sisältää useita koneoppimismalleja. Pythonista on tullut monien tietojenkäsittelytieteellisten sovellusten tosiasiallinen standardi, joka yhdistää yleiskäyttöisten ohjelmointikielten tehokkuuden verkkotunnuskohtaisten komentosarjojen kielten, kuten R., monipuolisuuteen. R ei kuitenkaan ole kovin nopea ja koodi on huonosti kirjoitettu ja hidas paitsi se koostuu todella hyvistä tilastollisista kirjastoista verrattuna Pythoniin. Joten sinun pitäisi käyttää Python tai R koneoppimiseen?

Mikä on Python?

Python on yksi suosituimpia yleiskäyttöisiä ohjelmointikieliä tietotekniikassa laajassa käytössä. Joten sillä on suuri määrä hyödyllisiä lisäkirjastoja, jotka sen suuri yhteisö on kehittänyt. Python yhdistää yleiskäyttöisten ohjelmointikielten tehokkuuden verkkotunnuskohtaisten komentosarjojen kielten, kuten R tai MATLAB, helppokäyttöisyyteen. Siinä on kirjastoja visualisointia, tiedon lataamista, tilastoja, luonnollisen kielen käsittelyä, kuvankäsittelyä ja muuta varten. Se tarjoaa datatieteilijöille laajan joukon yleisiä ja erityisiä toimintoja. Vuosien mittaan Pythonista on tullut tosiasiallinen standardi monille tietoteknisille sovelluksille. Yleiskäyttöisenä ohjelmointikielenä Python mahdollistaa myös monimutkaisten graafisten käyttöliittymien (GUI) ja verkkopalvelujen luomisen sekä integroinnin olemassa oleviin järjestelmiin..

Mikä on R?

R on tehokas, avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli ja S.-nimisen ohjelmointikielen sivut. R on ohjelmistoympäristö, jonka ovat kehittäneet Ross Ihaka ja Robert Gentleman Uuden-Seelannin Aucklandin yliopistosta. Vaikka R on alun perin kehitetty tilastotieteilijöille ja tilastoitsijoiden toimesta, se on nyt tosiasiallinen standardikieli tilastolliselle laskennalle. Tietoanalyysi tehdään R: ssä kirjoittamalla komentosarjat ja toiminnot R-ohjelmointikielellä. Kieli tarjoaa kohteita, operaattoreita ja toimintoja, jotka tekevät datan etsimis-, mallintamis- ja visualisointiprosessista luonnollisen. Tietotieteilijät, analyytikot ja tilastotieteilijät käyttävät R: tä tilastollisiin analyyseihin, ennustavaan mallintamiseen ja datan visualisointiin. R-malleissa on monentyyppisiä malleja, jotka kattavat koko koneoppimisen ekosysteemin yleisemmin.

Ero Python- ja R-koneoppimisessa

1. Python- ja R-koneoppimisen perusteet

- Python on yksi tietotekniikan suosituimpia yleiskäyttöisiä ohjelmointikieliä, jossa yhdistyvät yleiskäyttöisten ohjelmointikielten teho ja helppokäyttöisyys verkkotunnuskohtaisissa skriptikielissä, kuten R tai MATLAB. R on tehokas, avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli ja S.-nimisen ohjelmointikielen sivut. R on alun perin kehitetty tilastotieteilijöille ja tilastoitsijoille, mutta on nyt käytännössä tilastollisen laskennan standardikieli. Tietoanalyysi tehdään R: ssä kirjoittamalla komentosarjat ja toiminnot R-ohjelmointikielellä.

2. Paketit ja kirjastot

- Sekä Pythonilla että R: llä on vankka avoimen lähdekoodin työkalujen ja kirjastojen ekosysteemit. R: llä on kuitenkin enemmän saatavuutta erilaisista paketeista suorituskyvyn parantamiseksi, mukaan lukien lisäyksikkö, nimeltään Nnet, jonka avulla voit luoda hermoverkkomalleja. Caret-paketti on jälleen yksi kattava kehys, joka vahvistaa R: n koneoppimismahdollisuuksia. Python puolestaan ​​on pääosin keskittynyt koneoppimiseen, ja sillä on kirjastoja tiedon lataamista, visualisointia, tilastoja, luonnollisen kielen käsittelyä, kuvankäsittelyä ja muuta varten. PyBrain on Python-hermoverkkokirjasto, joka tarjoaa joustavia, helppokäyttöisiä algoritmeja koneoppimiseen. Muita suosittuja Python-kirjastoja ovat NumPy ja SciPy, jotka ovat perustavanlaatuisia paketteja tieteelliseen laskentaan Pythonilla.

3. Helppo oppiminen

- Python tunnetaan jo yksinkertaisuudestaan ​​koneoppimis-ekosysteemissä, mikä tekee siitä suositun valinnan dataanalyytikoille. Yksi Pythonin käytön tärkeimmistä eduista on sen kyky olla vuorovaikutuksessa koodin kanssa päätteellä tai muilla työkaluilla, kuten Jupyter Notebook. R on sitä vastoin suositumpi tietojenkäsittelytieteessä, jonka oppiminen on varsin haastavaa. R: llä on jyrkkä oppimiskäyrä ja sitä on todella vaikea hallita kuin Python. Python-koodeja on helpompi kirjoittaa ja ylläpitää ja ne ovat tiukempia kuin R. Jokainen R: n paketti vaatii ensin vähän ymmärrystä ennen kuin kaikki menee ulos.

4. Joustavuus

- Mikä tekee Pythonista paremman valinnan koneoppimiseen, on sen joustavuus tuotantokäyttöön. Ja se on nopea, kevyt ja tehokas. Python on yleiskäyttöinen kieli, jolla on luettava syntaksi, joka antaa sinulle suuren joustavuuden. Oikeiden työkalujen ja kirjastojen avulla Pythonilla voidaan rakentaa melkein mitä tahansa, ja sisustajat tekevät sinusta käytännöllisesti katsoen rajaton. R, toisaalta, on tosiasiallinen standardikieli tilastolliselle laskennalle ja se on avoimen lähdekoodin, mikä tarkoittaa, että lähdekoodi on avoin tarkastamista ja muokkaamista varten kaikille, jotka tietävät kuinka menetelmät ja algoritmit toimivat konepellin alla..

Python vs. R: vertailukaavio

Yhteenveto Python-säkeistä R Koneoppiminen

Sekä Pythonilla että R: llä on vankka avoimen lähdekoodin työkalujen ja kirjastojen ekosysteemit. R: llä on kuitenkin enemmän saatavana erilaisia ​​paketteja suorituskyvyn parantamiseksi, mutta Python on tehokkaampi, kestävämpi kuin R, mikä tekee siitä ihanteellisen yritystason sovellusten rakentamiseen. Pythonin nopeus ja joustavuus mahdollistavat sen, että se ylittää muut kielet ja kehykset. R ei kuitenkaan ole kovin nopea ja koodi on kirjoitettu huonosti, ja se on luotu tietotieteilijöiden mielessä, ei tietokoneille, mikä tekee R: stä huomattavasti hitaamman kuin muut ohjelmointikielet, kuten Python. Lyhyesti sanottuna, Python on parempi koneoppimisessa, kun taas R: llä on loistava yhteisö tietojen etsimiseen ja oppimiseen.