Різниця між машинним навчанням Python та R

Машинне навчання - це все, як витягнути знання з даних, і його застосування в останні роки стало повсюдним у повсякденному житті. Технології машинного навчання застосовуються для різних застосувань. Від рекомендацій до фільмів до того, яку їжу замовити або які продукти придбати, до розпізнавання своїх друзів на фотографіях, на багатьох веб-сайтах і в основі лежать алгоритми машинного навчання. Подивіться на будь-який складний веб-сайт, наприклад, Amazon, Facebook або Netflix, ви, ймовірно, знайдете кожну частину сайту, що містить кілька моделей машинного навчання. Python став фактичним стандартом для багатьох застосунків для наукових даних, що поєднує в собі потужність мов програмування загального призначення з універсальністю доменних скриптових мов, таких як R. Однак R не дуже швидкий, а код записується погано і повільно, за винятком вона складається з дійсно хороших статистичних бібліотек порівняно з Python. Тож чи варто використовувати Python або R для машинного навчання?

Що таке Пітон?

Python - одна з найпопулярніших мов програмування загального призначення для наукових даних з широким застосуванням. Таким чином, він користується великою кількістю корисних бібліотек додатків, розроблених його великою спільнотою. Python поєднує в собі потужність мов програмування загального призначення з простотою використання мов сценаріїв, орієнтованих на домен, таких як R або MATLAB. У ньому є бібліотеки для візуалізації, завантаження даних, статистики, обробки природних мов, обробки зображень тощо. Він надає науковцям даних великий масив загальної та спеціальної функції. Протягом багатьох років Python став фактичним стандартом для багатьох застосувань для наукових даних. Як мова програмування загального призначення, Python також дозволяє створювати складні графічні інтерфейси користувача (GUI) та веб-сервіси, а також інтегруватись у існуючі системи.

Що таке R?

R - потужна мова програмування з відкритим вихідним кодом і відрізок мови програмування під назвою S. R - це програмне середовище, розроблене Россом Іхакою та Робертом Джентлменом з Університету Окленда, Нова Зеландія. Хоча R спочатку розроблявся для статистиків і тепер він є фактично стандартною мовою для статистичних обчислень. Аналіз даних проводиться в R шляхом написання скриптів і функцій мовою програмування R. Мова надає об'єкти, оператори та функції, які роблять процес дослідження, моделювання та візуалізації даних природним. Вчені, аналітики та статистики так само використовують R для статистичного аналізу, прогнозного моделювання та візуалізації даних. Існує багато типів моделей, які охоплюють загальну екосистему машинного навчання.

Різниця між Python та R Machine Learning

1. Основи машинного навчання Python та R

- Python - одна з найпопулярніших мов програмування загального призначення для наукових даних, яка поєднує в собі потужність мов програмування загального призначення з простотою використання доменних сценаріальних мов, таких як R або MATLAB. R є потужною мовою програмування з відкритим кодом та відрізок мови програмування під назвою S. R спочатку був розроблений для статистиків і для них, але тепер фактично є стандартною мовою статистичних обчислень. Аналіз даних проводиться в R шляхом написання скриптів і функцій мовою програмування R.

2. Пакети та бібліотеки

- І Python, і R мають надійні екосистеми інструментів та бібліотек з відкритим кодом. Однак R має більше доступності різних пакетів для підвищення його продуктивності, включаючи додатковий пакет під назвою Nnet, який дозволяє створювати моделі нейронної мережі. Пакет Caret - це ще одна всеосяжна основа, яка зміцнює можливості машинного навчання R. З іншого боку, Python орієнтований в основному на машинне навчання і має бібліотеки для завантаження даних, візуалізації, статистики, обробки природних мов, обробки зображень тощо. PyBrain - бібліотека нейронних мереж Python, яка пропонує гнучкі, легкі у використанні алгоритми для машинного навчання. Інші популярні бібліотеки Python включають NumPy та SciPy, які є основними пакетами для наукових обчислень з Python.

3. Простота навчання

- Python уже відомий своєю простотою в екосистемі машинного навчання, що робить його кращим вибором для аналітиків даних. Однією з головних переваг використання Python є його здатність взаємодіяти з кодом, використовуючи термінал або інші інструменти, такі як Jupyter Notebook. З іншого боку, R користується більшою популярністю у науці даних, яку навчитись досить складно. R має круту криву навчання і її справді важко освоїти, ніж Python. Коди Python простіше писати та підтримувати, і вони надійніші, ніж R. Кожен пакет в R вимагає трохи розуміння, перш ніж виходити з усього.

4. Гнучкість

- Що робить Python кращим вибором для машинного навчання - це його гнучкість у виробництві. І це швидко, легко та потужно. Python - мова загального призначення з читаним синтаксисом, що дає вам велику гнучкість. Завдяки правильним інструментам та бібліотекам Python можна використовувати для створення майже будь-чого, а декоратори роблять вас практично безмежними. R, з іншого боку, є фактично стандартною мовою для статистичних обчислень, і це відкритий код, що означає вихідний код відкритий для перевірки та модифікації для всіх, хто знає, як працюють методи та алгоритми під капотом..

Python vs. R: Порівняльна діаграма

Короткий зміст віршів Python R Машинне навчання

І Python, і R мають надійні екосистеми інструментів та бібліотек з відкритим кодом. Однак R має більше доступності різних пакетів для підвищення його продуктивності, але Python є більш потужним, надійним, ніж R, що робить його ідеальним для створення додатків на рівні підприємств. Швидкість та гнучкість Python дозволяють йому перевершити інші мови та рамки. Однак R не дуже швидкий і код написаний погано, і він був створений для науковців даних, а не комп'ютерів, що робить R помітно повільніше, ніж інші мови програмування, включаючи Python. Коротше кажучи, Python краще в машинному навчанні, тоді як R може похвалитися великою спільнотою для вивчення даних та вивчення.