Razlike med programiranjem R proti Python-om
V tej temi bomo spoznali R programiranje vs python, kar je najboljše zaradi njihovih neverjetnih razlik. Strojno učenje je rezultat raziskovalcev in znanstvenikov po vsem svetu z zmogljivostmi, ki presegajo našo domišljijo. To je prihodnost in je oblikovala številne panoge, kljub najnovejšemu trendu na svetovnem trgu. Podjetja, kot so Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon in številna druga, so nagnjena k tej tehnologiji. Ta blog R programiranja proti Python-u obravnava predvsem koncepte strojnega učenja in jezikov (R in PYTHON). Toda preden gremo naprej v tem članku R Programiranje proti Python-u, je bolje, da se za njegove bralce zbrišejo nekatere definicije, da bodo uporabljene izraze razumeli na najboljši možni način.
Izrazi - AI / Strojno učenje / algoritmi / R programiranje / Python / data science.
Prosimo, sledite temu Vennovemu diagramu 
Umetna inteligenca (AI) je širši pojem in je veja računalništva, ki poskuša zgraditi stroje, ki so sposobni inteligentnega vedenja.
Data Science obravnava procese in sisteme za pridobivanje znanja ali koristnih spoznanj (pomeni smiselne podatke) iz surovih podatkov (pomeni neorganiziranih) v različnih oblikah.
Strojno učenje ni nič drugega kot učenje iz podatkov v določenem časovnem obdobju. Zaradi tega naši računalniki delujejo, ne da bi bili izrecno programirani. Strojno učenje je veja AI, ki najbolje deluje s področja znanosti o podatkih.
Algoritmi so niz pravil, ki se jih upoštevamo pri reševanju problemov. Strojno učenje, algoritmi vzamejo in uporabijo podatke za izvajanje izračunov in iskanje želenih rezultatov. Lahko je preprost ali zapleten, odvisno od zahtevnosti obdelanih podatkov. Učinkovitost vašega algoritma je odvisna od tega, kako dobro je usposobljen (pomeni, v kakšnem obsegu se preizkuša scenarij).
R je programski jezik in prosto programsko okolje za statistično računalništvo in grafiko, ki ga podpira Fundacija R za statistično računanje. Vir - Wikipedija
Python je interpretiran programski jezik na visoki ravni za programiranje splošne namene. Vir - Wikipedija
Pravi scenariji - skozi leta nam je Strojno učenje omogočilo samovozeče avtomobile, učinkovito spletno iskanje in izjemno izboljšano razumevanje človeškega genoma. Toda vprašanje je, kako to deluje?
Morda ste se spomnili nekaterih situacij, ko ste se zahvalili tehnologiji, ki jo uporabljate, vendar niste mogli natančno določiti, zakaj se te stvari dogajajo. Skoraj vsi danes večino časa preživimo na spletnih straneh za e-trgovino ali brskanju po Googlu.
Velikokrat se je to zgodilo, ko na primer med iskanjem v Googlu natipkate tipko, in nam sporoči, da "ste mislili to … …" To ni nič drugega kot algoritmi učenja Google Machine, sistem, ki zazna, kaj iščete opravil pred nekaj leti po določenem iskanju.
Vzemimo še en scenarij, da bomo bolj jasni, Amazon je svetovno znana platforma za e-trgovino. Ljudje iščejo izdelke, kar potrebujejo. Recimo, da g. Paul išče mobilni telefon Motorola, išče in najde mobitel (Motorola), vendar spletno mesto predlaga tudi nekaj podrobnosti o izdelku skupaj z mobilnim telefonom, na primer ščitnik zaslona, slušalke, ki so najbolje združljive s tem določen mobilni telefon. To je spet algoritem strojnega učenja, ki ga uporablja Amazon. Namen je pojasniti, da ta podjetja delajo na tej tehnologiji, da bi uporabo aplikacij olajšali z zadovoljstvom strank z zmanjšanjem zahtevnosti.
Najboljša primerjava med programoma R in Python
Spodaj je top 10 najboljših primerjav med programiranjem R proti Python-om 
Najpomembnejše razlike med programiranjem R in Python
Oba programa R programiranje proti Pythonu sta priljubljeni izbiri na trgu; pogovorimo se o glavnih ključnih razlikah med programiranjem R in Python, da bomo vedeli, kaj je najboljše:
R sta ustvarila Ross Ihaka in Robert Gentleman leta 1995, medtem ko je Python leta 1991 ustvaril Guido Van Rossum.
R je osredotočen na kodni jezik, zgrajen izključno za statistiko in analizo podatkov, medtem ko ima Python prilagodljivost s paketi za prilagajanje podatkov.
R je odličen, kadar gre za zapletene vizualne slike z enostavno prilagoditvijo, medtem ko Python ni tako dober za vizualizacijo, pripravljeno na tisk.
R je težko združiti s proizvodnim tokom. Večinoma orodje za statistično analizo in grafiko, medtem ko se Python enostavno integrira v proizvodni potek dela in lahko postane dejanski del izdelka.
R ima stabilno sprostitev (trenutno) 3.5.0 na dan 23. aprila 2018, medtem ko Python 3.6.5 (trenutno) od 28. marca 2018.
R ima .r, .R, .R podatke, .rds in .rda razširitve datotek, medtem ko Python ima .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz datoteke z razširitvami.
Najboljša primerjalna tabela programiranja R proti Python-u
Kot smo že raziskali o neverjetnih razlikah programiranja R proti pythonu. Zdaj si bomo ogledali najboljšo primerjalno tabelo med programiranjem R in Python, da bomo vedeli, katera je najboljša.
Strojno učenje je razdeljeno na 3 vrste algoritmov za učenje, ki so -
- Nadzirani algoritmi strojnega učenja
- Nenadzorovani algoritmi strojnega učenja
- Algoritmi za strojno učenje ojačitve
Orodja se lahko glede na praktičnost razlikujejo glede na uporabnost, zahteve in razpoložljivost, vendar bodo algoritmi enaki in izvedeni na drugačen način.
| Osnove primerjave med programiranjem R proti Python-om | R PROGRAMIRANJE | PYTHON |
| Cilj | Analiza podatkov in statistika | Umestitev in proizvodnja |
| Uporabniki | Raziskave in razvoj | Programi in razvijalci |
| Prilagodljivost | Enostavna uporaba knjižnice (lahko dostopna) | Enostavne konstrukcije novih modelov (iz nič). |
| Krivulja učenja | Težko | Linearno |
| Integracija | Deluje lokalno v sistemih | Dobro integriran z aplikacijo, ki je na voljo |
| Naloga | Primarni rezultati so enostavni | Dober in enostaven za uporabo algoritmov |
| IDE | RStudio je IDE, ki ga je treba namestiti | Spyder, Ipython in Notebook |
| Paketi in podrobnosti knjižnice | Tydiverse, ggplot2, caret in živalski vrt | Pande, scipy, scikit-learn, Tensorflow in caret so nekatere najpogosteje uporabljene. |
| Slabosti | Počasi z visoko učno krivuljo. Uporabnik mora biti odvisen od knjižnic | Količine knjižnice niso toliko v primerjavi z R |
| Prednosti |
|
|
Zaključek - R Programiranje proti Python-u
Izbira med programiranjem R proti Pythonu je odvisna od spodnjih meril -
- Vrsta težave, ki jo želite rešiti.
- Kakšni so neto stroški učenja jezika - potreben je čas, da se naučite novega jezika, ki ustreza težavi, ki jo želite rešiti.
- Vrsta orodij skupnosti, ki se uporabljajo na vašem področju.
- Katera druga orodja so na voljo in kako dobro so se uskladila s splošno uporabljenimi orodji v organizaciji.
- Eno mora biti jasno, saj sta analiza in uporaba dve različni stvari.
- Časovni dejavnik je tudi zelo ključnega pomena
Priporočeni članek
To je bil koristen vodnik za razlike med programiranjem R in Python. Tu smo razpravljali o pomenu programiranja R in Pythona z njihovimi primerjavami, ključnimi razlikami in sklepi. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Programiranje v primerjavi s skriptami
- Python proti Matlabu
- Pomembne primerjave med Python 3 in Python 2
- Python vs Ruby Performance - kateri je boljši
- TensorFlow vs Caffe: razlike