Разлика између Питхон и Р Машинског учења

Машинско учење је све о вађењу знања из података, а његова примена последњих година постала је свеприсутна у свакодневном животу. Технике машинског учења се усвајају за разне примене. Од филмских препорука до хране коју требате наручити или производа које купујете, до препознавања ваших пријатеља на сликама, многи веб сајтови и апликације у основи су алгоритми машинског учења. Погледајте било коју сложену веб локацију попут Амазона, Фацебоока или Нетфлика, вероватно ћете наћи сваки део веб странице који садржи више модела машинског учења. Питхон је постао фактички стандард у многим апликацијама за науку података који комбинује снагу програмских језика опште намене са свестраношћу скриптних језика специфичних за домену, као што је Р. Међутим, Р није баш брз, а код је слабо написан и спор осим садржи заиста добре статистичке библиотеке у поређењу са Питхон-ом. Дакле, треба ли користити Питхон или Р за машинско учење?

Шта је Питхон?

Питхон је један од најпопуларнијих програмских језика опште намене за науку података у широкој употреби. Тако ужива у великом броју корисних библиотека за додатке које је развила његова велика заједница. Питхон комбинује снагу програмских језика опште намене са лакоћом коришћења скриптних језика специфичних за домену као што су Р или МАТЛАБ. Има библиотеке за визуелизацију, учитавање података, статистику, обраду природног језика, обраду слике и још много тога. Омогућује научницима података велики спектар функционалности опште и посебне намјене. Током година, Питхон је постао де фацто стандард за многе апликације науке података. Као програмски језик опште намене, Питхон такође омогућава креирање сложених графичких корисничких интерфејса (ГУИ) и веб услуга и за интеграцију у постојеће системе.

Шта је Р?

Р је моћан програмски језик отвореног кода и изданак програмског језика зван С. Р је софтверско окружење које су развили Росс Ихака и Роберт Гентлеман са Универзитета у Окланду, Нови Зеланд. Иако је Р првобитно развијен за статистике, он је де фацто стандардни језик за статистичко рачунање. Анализа података се врши у Р писањем скрипти и функција на програмском језику Р. Језик пружа објекте, операторе и функције које процес истраживања, моделирања и визуелизације података чине природним. Научници, аналитичари и статистичари подједнако користе Р за статистичку анализу, предиктивно моделирање и визуализацију података. Постоји много типова модела који обухваћају читав екосустав машинског учења уопште.

Разлика између Питхон и Р Машинског учења

1. Основе Питхон и Р Мацхине учења

- Питхон је један од најпопуларнијих програмских језика опште намене за науку о подацима који комбинује снагу програмских језика опште намене са лакоћом коришћења скриптних језика специфичних за домену, попут Р или МАТЛАБ. Р је моћан, отворени изворни програмски језик и изданак програмског језика зван С. Р у почетку је развијен за статистике и за сада, али је сада де фацто стандардни језик за статистичко рачунање. Анализа података се врши у Р писањем скрипти и функција на програмском језику Р.

2. Пакети и библиотеке

- И Питхон и Р имају робусне екосистеме алата и библиотека отвореног кода. Међутим, Р има већу доступност различитих пакета како би повећао своје перформансе, укључујући пакет додатка назван Ннет који вам омогућава да креирате моделе неуронске мреже. Царет пакет је још један свеобухватан оквир који подупире Р-ове могућности машинског учења. Са друге стране, Питхон је углавном усмерен на машинско учење и има библиотеке за учитавање података, визуелизацију, статистику, обраду природног језика, обраду слике и још много тога. ПиБраин је библиотека неуронских мрежа Питхон која нуди флексибилне алгоритме за машинско учење који се лако користе. Остале популарне Питхон библиотеке укључују НумПи и СциПи, који су основни пакети за научно рачунање са Питхон-ом..

3. Лакоћа учења

- Питхон је већ познат по својој једноставности у екосистему машинског учења, због чега је преферирани избор за аналитичаре података. Једна од главних предности коришћења Питхона је његова способност да комуницира са кодом, користећи терминал или друге алате као што је Јупитер Нотебоок. Р је, с друге стране, популарнија у науци о подацима коју је прилично изазовно научити. Р има стрму кривуљу учења и тешко је савладати је од Питхона. Питхон коде је лакше написати и одржавати, а они су робуснији од Р. Сваки пакет у Р-у прво захтева мало разумевања пре него што изађете на крај.

4. Флексибилност

- Оно што Питхон чини бољим избором за машинско учење је његова флексибилност за употребу у производњи. И брз је, лаган и моћан. Питхон је језик опште намене са читљивом синтаксом која вам даје велику флексибилност. Са правим алатима и библиотекама, Питхон се може користити за прављење готово свега, а украсиоци вас чине готово неограниченим. Р је, с друге стране, де фацто стандардни језик за статистичко рачунање и отворен је, што значи да је изворни код отворен за инспекцију и модификацију свима који знају како методе и алгоритми раде под хаубом.

Питхон вс. Р: Упоредни графикон

Резиме Питхон стихова Р Машинско учење

И Питхон и Р имају робусне екосистеме алата и библиотека отвореног кода. Међутим, Р има већу доступност различитих пакета како би повећао своје перформансе, али Питхон је снажнији, робуснији од Р што га чини идеалним за изградњу апликација на нивоу предузећа. Брзина и флексибилност Питхона омогућавају му да надмаши остале језике и оквире. Међутим, Р није баш брз и код је слабо написан, а креиран је за научнике података, а не за рачунаре, због чега је Р примјетно спорији од осталих програмских језика укључујући Питхон. Укратко, Питхон је бољи у машинском учењу док Р има велику заједницу за истраживање и учење података.