Különbség a Python és az R gépi tanulás között

A gépi tanulás a tudás kinyeréséből az adatokból áll, és alkalmazásuk az utóbbi években mindenütt jelen van a mindennapi életben. A gépi tanulási technikákat számos alkalmazásban alkalmazzák. A filmajánlásoktól kezdve, hogy milyen ételt rendeljen, vagy milyen termékeket vásároljon, a barátainak képekben történő felismeréséig, számos webhely és alkalmazás alapvető gépi tanulási algoritmusokat tartalmaz. Nézze meg az olyan összetett webhelyeket, mint az Amazon, a Facebook vagy a Netflix, és valószínűleg megtalálja a webhely minden olyan részét, amely több gépi tanulási modellt tartalmaz. A Python sok adattudományi alkalmazás de facto szabványává vált, amely egyesíti az általános célú programozási nyelvek erejét az olyan tartomány-specifikus szkriptnyelvek sokoldalúságával, mint az R. Az R azonban nem túl gyors, a kód rosszul írt és lassú, kivéve a igazán jó statisztikai könyvtárakat tartalmaz a Pythonhoz képest. Tehát, ha Python-ot vagy R-t használsz gépi tanulásra?

Mi a Python??

A Python az egyik legnépszerűbb általános célú programozási nyelv az adattudományban, széles körben használva. Tehát nagyszámú hasznos kiegészítő könyvtárat élvez, amelyet a nagy közösség fejlesztett ki. A Python ötvözi az általános célú programozási nyelvek erejét a tartomány-specifikus szkriptnyelvek, például az R vagy a MATLAB könnyű használatával. Könyvtárakkal rendelkezik a megjelenítéshez, az adatok betöltéséhez, a statisztikákhoz, a természetes nyelv feldolgozásához, a képfeldolgozáshoz és még sok máshoz. Az adattudósok számára nagy számú általános és speciális funkciót biztosít. Az évek során a Python sok adattudományi alkalmazás de facto szabványává vált. Általános célú programozási nyelvként a Python lehetővé teszi komplex grafikus felhasználói felületek (GUI) és webszolgáltatások létrehozását, valamint a meglévő rendszerekbe történő integrációt is..

Mi az R?

Az R egy erőteljes, nyílt forráskódú programozási nyelv, és az S. nevű programozási nyelv egyik mellékterülete. R egy szoftverkörnyezet, amelyet Ross Ihaka és Robert Gentleman fejlesztettek ki az új-zélandi Aucklandi Egyetemen. Noha az R-t eredetileg a statisztikusok számára fejlesztették ki, most a statisztikai számítás tényleges standard nyelve. Az adatok elemzése R-ben történik, szkriptek és funkciók írásával az R programozási nyelven. A nyelv olyan objektumokat, operátorokat és funkciókat biztosít, amelyek az adatok feltárásának, modellezésének és megjelenítésének folyamatát természetesvé teszik. Az adattudósok, elemzők és statisztikusok egyaránt használják az R-t statisztikai elemzéshez, prediktív modellezéshez és adatmegjelenítéshez. Sokféle modell létezik az R-ben, amelyek általánosabban a gépi tanulás teljes ökoszisztémáját fedik le.

Különbség a Python és az R gépi tanulás között

1. A Python és az R gépi tanulás alapjai

- A Python az egyik legkedveltebb általános célú programozási nyelv az adattudományban, amely ötvözi az általános célú programozási nyelvek erejét az olyan tartomány-specifikus szkriptnyelvek, mint az R vagy a MATLAB könnyű használatával. Az R egy erőteljes, nyílt forrású programozási nyelv, és az S. nevű programozási nyelv egyik mellékterméke eredetileg a statisztikusok számára lett kifejlesztve, de most a statisztikai számítás tényleges standard nyelve. Az adatok elemzése R-ben történik, szkriptek és funkciók írásával az R programozási nyelven.

2. Csomagok és könyvtárak

- Mind a Python, mind az R robusztus ökoszisztémájú nyílt forráskódú eszközökkel és könyvtárakkal rendelkezik. Az R azonban több rendelkezésre állással rendelkezik a különféle csomagok számára a teljesítmény fokozása érdekében, beleértve egy Nnet nevű kiegészítő csomagot, amely lehetővé teszi neurális hálózati modellek létrehozását. A Caret-csomag egy újabb átfogó keret, amely támogatja az R gépi tanulási képességeit. A Python viszont elsősorban a gépi tanulásra koncentrál, és könyvtárakkal rendelkezik az adatok betöltésére, megjelenítésére, statisztikákra, természetes nyelv-feldolgozásra, képfeldolgozásra és egyebekre. A PyBrain egy Python ideghálózati könyvtár, amely rugalmas, könnyen használható algoritmusokat kínál a gépi tanuláshoz. Más népszerű Python könyvtárak közé tartozik a NumPy és a SciPy, amelyek alapvető csomagok a Python tudományos számításhoz..

3. Könnyű tanulás

- A Python már ismert a gépi tanulási ökoszisztéma egyszerűségéről, amely miatt az elemzők számára előnyben részesített választás. A Python használatának egyik fő előnye, hogy képes a kóddal való interakcióra, terminál vagy más eszköz, például a Jupyter Notebook használatával. R viszont inkább népszerű az adattudományban, amelyet meglehetősen nehéz megtanulni. R meredek tanulási görbével rendelkezik és nagyon nehéz elsajátítani, mint a Python. A Python-kódokat könnyebben lehet írni és karbantartani, és robusztusabbak, mint az R. Az R-ben lévő összes csomag elõször kissé meg kell értenie, mielõtt kimehetne..

4. Rugalmasság

- Ami a Python jobb választását teszi a gépi tanuláshoz, az a rugalmasság a gyártáshoz. És gyors, könnyű és erős. A Python egy általános célú nyelv, olvasható szintaxissal, amely nagy rugalmasságot biztosít. A megfelelő eszközökkel és könyvtárakkal a Python szinte bármit építhet, és a dekorátorok gyakorlatilag korlátlanná tesznek. Az R viszont a statisztikai számítás tényleges standard nyelve, és nyílt forráskódú, ami azt jelenti, hogy a forráskód ellenőrzésre és módosításra nyitva áll mindenki számára, aki tudja, hogyan működnek a módszerek és algoritmusok a motorháztető alatt..

Python vs R: összehasonlító táblázat

Az R Machine Learning Python verseinek összefoglalása

Mind a Python, mind az R robusztus ökoszisztémájú nyílt forráskódú eszközökkel és könyvtárakkal rendelkezik. Az R azonban több rendelkezésre állással rendelkezik a különféle csomagokhoz a teljesítmény fokozása érdekében, de a Python erősebb, robusztusabb, mint az R, ezért ideális vállalati szintű alkalmazások készítéséhez. A Python sebessége és rugalmassága lehetővé teszi más nyelvek és keretek felülmúlását. Azonban R nem túl gyors és a kód rosszul van megírva, és az adattudósok számára készült, nem pedig a számítógépek számára, ami R észrevehetően lassabbá teszi, mint a többi programozási nyelv, például a Python. Dióhéjban, a Python jobb a gépi tanulásban, míg R nagyszerű közösséggel büszkélkedhet az adatok feltárására és tanulására.