Razlika između Python i R Machine učenja

Strojno učenje temelji se na izvlačenju znanja iz podataka, a njegova je primjena posljednjih godina postala sveprisutna u svakodnevnom životu. Tehnike strojnog učenja usvajaju se za razne primjene. Od filmskih preporuka do hrane koju naručiti ili proizvoda koje kupujete, do prepoznavanja vaših prijatelja na slikama, mnoge web stranice i aplikacije u osnovi su algoritmi strojnog učenja. Pogledajte bilo koju kompleksnu web stranicu poput Amazona, Facebooka ili Netflixa, vrlo je vjerojatno da ćete pronaći svaki dio web-mjesta koji sadrži više modela strojnog učenja. Python je postao de facto standard za mnoge aplikacije u području podataka koje kombinira snagu programskih jezika opće namjene sa svestranošću skriptnih jezika specifičnih za domenu kao R. Međutim, R nije vrlo brz i kod je slabo napisan i spor, osim Sastoji se od stvarno dobrih statističkih knjižnica u odnosu na Python. Dakle, treba li koristiti Python ili R za strojno učenje?

Što je Python?

Python je jedan od najpopularnijih programskih jezika opće namjene za nauku podataka u širokoj uporabi. Tako uživa u velikom broju korisnih knjižnica dodataka koje je razvila njegova velika zajednica. Python kombinira snagu programskih jezika opće namjene s lakoćom korištenja skriptnih jezika specifičnih za domenu poput R ili MATLAB. Ima biblioteke za vizualizaciju, učitavanje podataka, statistiku, obradu prirodnog jezika, obradu slika i još mnogo toga. Znanstvenicima s podacima pruža se široka lepeza opće i posebne namjene. Tijekom godina, Python je postao de facto standard za mnoge primjene znanstvenih podataka. Kao programski jezik opće namjene, Python također omogućuje stvaranje složenih grafičkih korisničkih sučelja (GUI) i web usluga, te integraciju u postojeće sustave.

Što je R?

R je moćan, otvoreni izvorni programski jezik i izdanak programskog jezika pod nazivom S. R je softversko okruženje koje su razvili Ross Ihaka i Robert Gentleman sa Sveučilišta u Aucklandu, Novi Zeland. Iako je, R u početku razvijen za statistike, sada je de facto standardni jezik za statističko računanje. Analiza podataka radi se na R pisanjem skripti i funkcija na programskom jeziku R. Jezik pruža predmete, operatore i funkcije koje proces istraživanja, modeliranja i vizualizacije podataka čine prirodnim. Znanstvenici, analitičari i statističari podjednako koriste R za statističku analizu, prediktivno modeliranje i vizualizaciju podataka. Mnogo je vrsta modela koji obuhvaćaju čitav ekosustav strojnog učenja općenitije.

Razlika između Python i R Strojnog učenja

1. Osnove Python i R Machine učenja

- Python je jedan od najpopularnijih programskih jezika opće namjene za znanost o podacima koji kombinira snagu programskih jezika opće namjene s lakoćom korištenja skriptnih jezika specifičnih za domenu poput R ili MATLAB. R je moćan, otvoreni izvorni programski jezik i izdanak programskog jezika zvan S. R u početku je razvijen za statistike i za njega, ali sada je de facto standardni jezik za statističko računanje. Analiza podataka radi se na R pisanjem skripti i funkcija na programskom jeziku R.

2. Paketi i knjižnice

- I Python i R imaju snažne ekosustave alata i knjižnica otvorenog koda. Međutim, R ima više dostupnosti različitih paketa kako bi povećao svoje performanse, uključujući dodatan paket nazvan Nnet koji vam omogućuje stvaranje modela neuronske mreže. Caret paket još je jedan sveobuhvatan okvir koji jača R-ove mogućnosti strojnog učenja. Python se, s druge strane, uglavnom fokusira na strojno učenje i ima knjižnice za učitavanje podataka, vizualizaciju, statistiku, obradu prirodnog jezika, obradu slika i još mnogo toga. PyBrain je knjižnica neuronskih mreža Python koja nudi fleksibilne algoritme za strojno učenje koji se lako koriste. Ostale popularne Python knjižnice uključuju NumPy i SciPy, koji su temeljni paketi za znanstveno računanje s Python-om.

3. Jednostavnost učenja

- Python je već poznat po svojoj jednostavnosti u ekosustavu strojnog učenja, zbog čega je preferirani izbor za analitičare podataka. Jedna od glavnih prednosti upotrebe Pythona je njegova sposobnost interakcije s kodom, korištenjem terminala ili drugih alata poput Jupyterove bilježnice. S druge strane, R je popularniji u znanosti podataka koji je naučiti prilično izazovno. R ima strmu krivulju učenja i teško je savladati od Pythona. Python kodove lakše je napisati i održavati, a oni su robusniji od R. Svaki paket u R prvo zahtijeva malo razumijevanja prije nego što ispustite sve.

4. savitljivost

- Ono što Python čini boljim izborom za strojno učenje jest njegova fleksibilnost u proizvodnji. A brz je, lagan i moćan. Python je jezik opće namjene s čitljivom sintaksom koja vam daje veliku fleksibilnost. S pravim alatima i knjižnicama, Python se može koristiti za izgradnju gotovo svega, a ukrasitelji vas čine gotovo neograničenim. R je, s druge strane, de facto standardni jezik za statističko računanje i to je open-source, što znači da je izvorni kod otvoren za pregled i izmjene svima koji znaju kako metode i algoritmi rade pod haubom.

Python vs. R: Uporedni grafikon

Sažetak Pythonov stihova R Strojno učenje

I Python i R imaju snažne ekosustave alata i knjižnica otvorenog koda. Međutim, R ima veću dostupnost različitih paketa za poboljšanje svojih performansi, ali Python je snažniji, robusniji od R što ga čini idealnim za izgradnju aplikacija na razini poduzeća. Brzina i fleksibilnost Pythona omogućuju mu da nadmaši druge jezike i okvire. Međutim, R nije baš brz, a kod je slabo napisan i stvoren je za podatke znanstvenika, a ne za računala, zbog čega je R vidljivo sporiji od ostalih programskih jezika uključujući Python. Ukratko, Python je bolji u strojnom učenju dok se R može pohvaliti velikom zajednicom za istraživanje i učenje podataka.