Разлики между програмирането на R срещу Python

В тази тема ще научим за програмирането на R срещу python, което е най-доброто с техните невероятни разлики. Машинното обучение е резултат от изследователи и учени по целия свят с възможности, надминаващи нашето въображение. Това е бъдещето и е оформило много индустрии, въпреки че е най-новата тенденция на световния пазар. Компании като Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon и много други имат склонност към тази технология. Този блог за R програмиране срещу Python се занимава основно с концепции и езици за машинно обучение (R и PYTHON). Но преди да продължим напред в тази статия за R Програмиране срещу Python, по-добре е да изчистим някои определения за своите читатели, така че използваните термини да бъдат разбрани по най-добрия възможен начин.

Условия - AI / Машинно обучение / алгоритми / R програмиране / Python / наука за данни.

Моля, следвайте тази схема на Venn Изкуственият интелект (AI) е по-широк термин и е клон на информатиката, който се опитва да изгради машини, способни на интелигентно поведение.

Data Science се занимава с процеси и системи за извличане на знания или полезни прозрения (означава значими данни) от сурови данни (означава неорганизирани) под различни форми.

Машинното обучение не е нищо друго освен учене от данни за определен период от време. Това кара нашите компютри да действат, без да бъдат програмирани изрично. Машинното обучение е отрасълът на AI, който работи най-добре с науката за данни.

Алгоритмите са набор от правила, които се спазват при решаване на проблеми. Машинното обучение, алгоритмите вземат и използват данните за извършване на изчисления и намиране на желаните резултати. Тя може да бъде проста или сложна, зависи от сложността на обработените данни. Ефективността на вашия алгоритъм зависи от това колко добре е обучен (означава до каква степен сценариите се тестват).

R е език за програмиране и безплатна софтуерна среда за статистически изчисления и графики, която се поддържа от Фондация R за статистически изчисления. Източник - Wikipedia

Python е интерпретиран език за програмиране на високо ниво за програмиране с общо предназначение. Източник - Wikipedia

Истински сценарии - през годините машинното обучение ни даде самостоятелно управлявани автомобили, ефективно търсене в мрежата и значително подобрено разбиране на човешкия геном. Но въпросът е как става това?

Може би сте запомнили някои ситуации, в които сте благодарили на използваната технология, но не сте могли да разберете защо точно тези неща се случват. Почти всички ние в днешно време прекарваме по-голямата част от времето в уебсайтове за електронна търговия или сърфиране през Google.

Много пъти се е случвало, когато правите печатна грешка, например, докато търсите в Google и тя ни дава съобщението, че „имахте ли предвид това …….“ Това не е нищо друго освен алгоритми за обучение на Google Machine, система, която открива какво ви търси. направени преди няколко време, след като направихме конкретно търсене.

Нека вземем още един сценарий, за да стане по-ясно, Amazon е световно известна платформа за електронна търговия. Хората търсят продукти, от какво се нуждаят. Кажете, че г-н Пол търси мобилен комплект Motorola, той прави търсене и намира мобилния телефон (на Motorola), но уебсайтът също предлага някои подходящи подробности за продукта, заедно с мобилния телефон, като екранна защита, слушалки, които са най-съвместими с това конкретен мобилен телефон. Това отново е алгоритъмът за машинно обучение, използван от Amazon. Намерението е да се изчисти, че тези компании работят по тази технология, за да улеснят използването на приложението със задоволство на клиентите, като намалят сложността.

Най-доброто сравнение между R програмиране срещу Python

По-долу е топ 10 на най-доброто сравнение между програмирането на R срещу Python

Най-важни разлики между програмирането на R срещу Python

И R програмирането срещу Python са популярни решения на пазара; нека да обсъдим най-важните разлики между програмирането на R срещу Python, за да знаем кое е най-доброто:

R е създаден от Рос Ихака и Робърт Джентълмен през 1995 г., докато Python е създаден от Guido Van Rossum през 1991 година.

R е фокусиран върху кодиращ език, изграден единствено за статистика и анализ на данни, докато Python има гъвкавост с пакети за персонализиране на данните.

R е чудесен, когато става въпрос за сложни визуализации с лесна персонализация, докато Python не е толкова добър за визуализация, готова за печата.

R е трудно да се интегрира с производствения работен процес. Най-вече инструмент за статистически анализ и графика, докато Python се интегрира лесно в производствения работен процес и може да се превърне в действителна част от продукта.

R има стабилна версия (текуща) от 3.5.0 към 23 април 2018 г., докато Python 3.6.5 (текуща) към 28 март 2018 г.

R има .r, .R, .R данни, .rds и .rda файлови разширения, докато Python има .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz разширение на име на файлове.

Таблица за най-добро сравнение на R програмиране срещу Python

Както вече проучихме за невероятните разлики в R програмирането срещу python. Сега ще разгледаме най-добрата таблица за сравнение между програмиране на R срещу Python, за да разберем коя е най-добрата.

Машинното обучение е разделено на 3 вида алгоритми за учене, които са -

  • Управлявани алгоритми за машинно обучение
  • Неуправляеми алгоритми за машинно обучение
  • Алгоритми за машинно обучение на армировката

Инструментите могат да варират според удобството въз основа на използваемостта, изискването и наличността, но алгоритмите ще бъдат едни и същи и изпълнени по различен начин.

Основата на сравнението между R програмиране срещу Python R ПРОГРАМИРАНЕ PYTHON
ОбективенАнализ на данни и статистикаРазгръщане и производство
ПотребителиR & DПрограми и програмисти
гъвкавостЛесна за използване библиотека (лесно достъпна)Лесни за конструиране на нови модели (от нулата).
Крива на обучениеТруденлинеен
интеграцияРаботи локално на системитеДобре интегрирана с наличното приложение
задачаЛесни за получаване на първични резултатиДобър и лесен за разполагане алгоритми
IDERStudio е IDE, който трябва да бъде инсталиранSpyder, Ipython и Notebook
Детайли за пакетите и библиотекатаTydiverse, ggplot2, caret и зоопаркПандите, scipy, scikit-learn, Tensorflow и caret са едни от най-често използваните.
НедостатъциБавно с висока крива на обучение. Потребителят трябва да зависи от библиотекитеКоличествата в библиотеката не са толкова в сравнение с R
Предимства
  • Графиките говорят сами за себе си
  • Огромен каталог за анализ на данни
  • GitHub интерфейс
  • RMarkdown наличност
  • лъскав
  • Jupyter бележник за споделяне на данни с екип
  • Математическите изчисления лесно и бързо
  • разгръщане
  • Четене на код
  • скорост
  • Функции в Python

Заключение - R Програмиране срещу Python

Изборът между R Програмиране срещу Python зависи от следните критерии -

  • Видът на проблема, който искате да разрешите.
  • Каква е нетната цена за изучаването на език - отнема време, за да научи нов език, който отговаря на проблема, който човек иска да реши.
  • Видът на инструментите на общността, използвани във вашето поле.
  • Какви други инструменти са налични и доколко са добре приведени в съответствие с често използваните инструменти в организацията.
  • Човек трябва да е ясен, тъй като анализът и разполагането са две различни неща.
  • Факторът на времето също е много решаващ

Препоръчителен член

Това беше полезно ръководство за разликите между програмирането на R срещу Python, тук обсъдихме значението както на R програмирането, така и на Python с техните сравнения, ключови разлики и заключения. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. Програмиране срещу скриптови разлики
  2. Python vs Matlab
  3. Python 3 срещу Python 2 важни сравнения
  4. Python vs Ruby Performance - кой е по-добър
  5. TensorFlow срещу Caffe: Разлики