Razlika med Python in R Machine Learning

Strojno učenje temelji na pridobivanju znanja iz podatkov in njegova uporaba je v zadnjih letih vseprisotna v vsakdanjem življenju. Tehnike strojnega učenja so sprejete za različne aplikacije. Od filmskih priporočil do hrane, ki jo je treba naročiti ali izdelkov, do prepoznavanja prijateljev na slikah, mnoga spletna mesta in aplikacije imajo v središču algoritme strojnega učenja. Oglejte si katero koli kompleksno spletno mesto, kot so Amazon, Facebook ali Netflix, zelo verjetno boste našli vsak del spletnega mesta, ki vsebuje več modelov strojnega učenja. Python je postal dejanski standard za številne aplikacije podatkov o znanosti, ki združuje moč splošnih programskih jezikov z vsestranskostjo domenskih skriptnih jezikov, kot je R. Vendar R ni zelo hiter in je koda slabo napisana in počasna, razen obsega zelo dobre statistične knjižnice v primerjavi s Python-om. Torej bi morali Python ali R uporabiti za strojno učenje?

Kaj je Python?

Python je eden najbolj priljubljenih splošnih programskih jezikov za znanost podatkov v široki uporabi. Tako uživa veliko število uporabnih knjižnic dodatkov, ki jih je razvila njegova velika skupnost. Python združuje moč splošnih programskih jezikov z enostavno uporabo domenskih skriptnih jezikov, kot sta R ali MATLAB. Ima knjižnice za vizualizacijo, nalaganje podatkov, statistiko, obdelavo naravnega jezika, obdelavo slik in še več. Znanstvenikom podatkov nudi veliko paleto splošnih in posebnih namenov. Z leti je Python postal dejanski standard za številne aplikacije znanosti o podatkih. Kot splošni programski jezik Python omogoča tudi ustvarjanje zapletenih grafičnih uporabniških vmesnikov (GUI) in spletnih storitev ter vključevanje v obstoječe sisteme.

Kaj je R?

R je močan, odprtokodni programski jezik in del programskega jezika z imenom S. R je programsko okolje, ki sta ga razvila Ross Ihaka in Robert Gentleman z Univerze v Aucklandu na Novi Zelandiji. Čeprav je bil R prvotno razvit za statistike in je zdaj dejanski standardni jezik za statistično računanje. Analiza podatkov poteka v R s pisanjem skript in funkcij v programskem jeziku R. Jezik zagotavlja predmete, operaterje in funkcije, zaradi katerih je postopek raziskovanja, modeliranja in vizualizacije podatkov naraven. Podatkovni znanstveniki, analitiki in statistiki uporabljajo R za statistično analizo, napovedno modeliranje in vizualizacijo podatkov. V R obstaja veliko vrst modelov, ki na splošno pokrivajo celoten ekosistem strojnega učenja.

Razlika med Python in R Machine Learning

1. Osnove strojnega učenja Python in R

- Python je eden najbolj priljubljenih splošnih programskih jezikov za znanost o podatkih, ki združuje moč splošnih programskih jezikov z enostavno uporabo domenskih skriptnih jezikov, kot sta R ali MATLAB. R je močan, odprtokodni programski jezik in del programskega jezika, imenovanega S. R, je bil sprva razvit za statistike in za njega, zdaj pa je dejansko standardni jezik za statistično računanje. Analiza podatkov poteka v R s pisanjem skript in funkcij v programskem jeziku R.

2. Paketi in knjižnice

- Tako Python kot R imata močne ekosisteme odprtokodnih orodij in knjižnic. Vendar ima R večjo razpoložljivost različnih paketov za večjo učinkovitost, vključno z dodatnim paketom z imenom Nnet, ki vam omogoča ustvarjanje nevronskih omrežnih modelov. Paket Caret je še en celovit okvir, ki krepi R-jeve zmogljivosti strojnega učenja. Po drugi strani je Python osredotočen predvsem na strojno učenje in ima knjižnice za nalaganje podatkov, vizualizacijo, statistiko, obdelavo naravnega jezika, obdelavo slik in drugo. PyBrain je knjižnica nevronskih omrežij Python, ki ponuja fleksibilne in preproste algoritme za strojno učenje. Druge priljubljene knjižnice Python vključujejo NumPy in SciPy, ki sta temeljna paketa za znanstveno računalništvo s Python-om.

3. Enostavnost učenja

- Python je že znan po svoji preprostosti v ekosistemu strojnega učenja, zaradi česar je najprimernejša izbira za analitike podatkov. Ena glavnih prednosti uporabe Pythona je njegova sposobnost interakcije s kodo, uporabo terminala ali drugih orodij, kot je Jupyter Notebook. R je po drugi strani bolj priljubljena v podatkih, ki se jih je naučiti precej zahtevno. R ima strmo krivuljo učenja in jo je res težko obvladati kot Python. Python kode je lažje zapisati in vzdrževati in so bolj robustne kot R. Vsak paket v R-ju najprej potrebuje nekaj razumevanja, preden se lotite vsega.

4. Prilagodljivost

- Zaradi česar je Python boljša izbira za strojno učenje je njegova prilagodljivost pri uporabi v proizvodnji. In je hiter, lahek in močan. Python je jezik splošne namene z berljivo skladnjo, ki vam omogoča veliko prožnost. S pravimi orodji in knjižnicami je Python mogoče uporabiti za izdelavo skoraj vsega, dekoratorji pa vas tako rekoč neomejujejo. R je po drugi strani dejanski standardni jezik za statistično računanje in je open-source, kar pomeni, da je izvorna koda odprta za pregled in spreminjanje za vse, ki vedo, kako metode in algoritmi delujejo pod pokrovom.

Python vs. R: Primerjalni grafikon

Povzetek verzov Python R Strojno učenje

Tako Python kot R imata močne ekosisteme odprtokodnih orodij in knjižnic. Vendar ima R večjo razpoložljivost različnih paketov za povečanje svojih zmogljivosti, toda Python je močnejši in močnejši od R, zato je idealen za gradnjo aplikacij na ravni podjetja. Hitrost in prilagodljivost Pythona mu omogočata, da prekaša druge jezike in okvire. Vendar R ni zelo hiter in je koda slabo napisana, zato je bila ustvarjena za podatkovne znanstvenike in ne za računalnike, zaradi česar je R opazno počasnejši od drugih programskih jezikov, vključno s Python-om. Na kratko, Python je boljši pri strojnem učenju, medtem ko se R ponaša z veliko skupnostjo za raziskovanje in učenje podatkov.