Rozdíl mezi Pythonem a R strojovým učením

Strojové učení je o získávání znalostí z dat a jeho aplikace se v posledních letech stala všudypřítomnou v každodenním životě. Techniky strojového učení jsou přijímány pro různé aplikace. Od doporučení k filmu, jaké jídlo si objednáte nebo jaké produkty si koupíte, až po rozpoznávání přátel na obrázcích, mnoho webů a aplikací má v jádru algoritmy strojového učení. Podívejte se na jakékoli složité webové stránky, jako je Amazon, Facebook nebo Netflix, s velkou pravděpodobností najdete každou část webu, která obsahuje více modelů strojového učení. Python se stal de facto standardem pro mnoho aplikací pro vědu o údajích, které kombinují sílu univerzálních programovacích jazyků s univerzálností skriptovacích jazyků specifických pro určitou doménu, jako je R. R však není příliš rychlý a kód je špatně napsán a pomalý s výjimkou obsahuje opravdu dobré statistické knihovny ve srovnání s Pythonem. Takže byste měli používat Python nebo R pro strojové učení?

Co je Python?

Python je jedním z nejoblíbenějších univerzálních programovacích jazyků pro vědu o datech v širokém použití. Těší se tedy velkému množství užitečných doplňkových knihoven vyvinutých jeho velkou komunitou. Python kombinuje sílu univerzálních programovacích jazyků s snadností použití skriptovacích jazyků specifických pro určitou doménu, jako je R nebo MATLAB. Má knihovny pro vizualizaci, načítání dat, statistiku, zpracování přirozeného jazyka, zpracování obrazu a další. Poskytuje datovým vědcům širokou škálu funkcí pro obecné a speciální účely. V průběhu let se Python stal de facto standardem pro mnoho aplikací pro vědecké účely. Jako univerzální programovací jazyk umožňuje Python také vytváření komplexních grafických uživatelských rozhraní (GUI) a webových služeb a integraci do stávajících systémů.

Co je R?

R je výkonný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem a odnož programovacího jazyka s názvem S. R je softwarové prostředí vyvinuté Rossem Ihaka a Robertem Gentlemanem z University Of Auckland na Novém Zélandu. Přestože byl R původně vyvinut pro statistiku a statistikem, je nyní de facto standardním jazykem pro statistické výpočty. Analýza dat se provádí v R psáním skriptů a funkcí v programovacím jazyce R. Jazyk poskytuje objekty, operátory a funkce, díky nimž je proces zkoumání, modelování a vizualizace dat přirozeným. Vědci, analytici i statistici používají R pro statistickou analýzu, prediktivní modelování a vizualizaci dat. Existuje mnoho typů modelů, které pokrývají celý ekosystém strojového učení obecně.

Rozdíl mezi Python a R Machine Learning

1. Základy strojového učení Pythonu a R

- Python je jedním z nejpopulárnějších univerzálních programovacích jazyků pro vědu o údajích, který kombinuje sílu univerzálních programovacích jazyků se snadným používáním skriptovacích jazyků specifických pro určitou doménu, jako je R nebo MATLAB. R je výkonný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem a odnož programovacího jazyka s názvem S. R byl původně vyvinut pro statistiky a statistici, ale nyní je de facto standardním jazykem pro statistické výpočty. Analýza dat se provádí v R psáním skriptů a funkcí v programovacím jazyce R.

2. Balíčky a knihovny

- Python i R mají robustní ekosystémy nástrojů a knihoven s otevřeným zdrojovým kódem. R má však větší dostupnost různých balíčků pro zvýšení výkonu, včetně doplňkového balíčku s názvem Nnet, který vám umožní vytvářet modely neuronových sítí. Caret Package je další komplexní rámec, který posiluje schopnosti strojového učení R. Na druhou stranu se Python zaměřuje hlavně na strojové učení a má knihovny pro načítání dat, vizualizaci, statistiku, zpracování přirozeného jazyka, zpracování obrazu a další. PyBrain je knihovna neuronových sítí Python, která nabízí flexibilní a snadno použitelné algoritmy pro strojové učení. Jiné populární Python knihovny zahrnují NumPy a SciPy, což jsou základní balíčky pro vědecké práce s Pythonem.

3. Snadné učení

- Python je již známý svou jednoduchostí v ekosystému strojového učení, což z něj činí preferovanou volbu pro analytiky dat. Jednou z hlavních výhod používání Pythonu je jeho schopnost interagovat s kódem pomocí terminálu nebo jiných nástrojů, jako je Jupyter Notebook. R, na druhé straně, je více populární ve vědě o datech, což je docela obtížné se naučit. R má strmou křivku učení a je opravdu těžké ho zvládnout než Python. Pythonové kódy se snadněji zapisují a udržují a jsou robustnější než R. Každý balíček v R vyžaduje nejprve trochu porozumění, než vyjde vše ven.

4. Flexibilita

- To, co dělá Python lepší volbou pro strojové učení, je jeho flexibilita pro použití ve výrobě. A je rychlý, lehký a výkonný. Python je univerzální jazyk s čitelnou syntaxí, která vám dává velkou flexibilitu. Se správnými nástroji a knihovnami lze Python použít k vytvoření téměř všeho a dekorátoři vás prakticky neomezují. R, na druhé straně, je de facto standardní jazyk pro statistické výpočty a je to open-source, což znamená, že zdrojový kód je otevřen pro kontrolu a úpravy každému, kdo ví, jak metody a algoritmy fungují pod kapotou.

Python vs. R: srovnávací tabulka

Shrnutí Python versus R Machine Learning

Python i R mají robustní ekosystémy nástrojů a knihoven s otevřeným zdrojovým kódem. R má však větší dostupnost různých balíčků pro zvýšení výkonu, ale Python je výkonnější, robustnější než R, což z něj činí ideální pro vytváření aplikací na podnikové úrovni. Rychlost a flexibilita Pythonu mu umožňuje překonat jiné jazyky a rámce. R však není příliš rychlý a kód je špatně napsán a byl vytvořen pro vědce s údaji, nikoli pro počítače, což dělá R výrazně pomaleji než jiné programovací jazyky včetně Pythonu. Stručně řečeno, Python je lepší ve strojovém učení, zatímco R se může pochlubit skvělou komunitou pro průzkum a učení dat.