Erot R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä
Tässä Aiheessa aiomme oppia R-ohjelmoinnista vs. pythonista, joka on paras niiden uskomattomien erojen kanssa. Koneoppiminen on tulosta tutkijoille ja tutkijoille ympäri maailmaa, ja heidän kykymme ovat mielikuvituksen ulkopuolella. Se on tulevaisuus ja on muokannut monia toimialoja huolimatta siitä, että se on viimeisin suuntaus globaaleilla markkinoilla. Yritykset, kuten Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon ja monet muut, ovat taipuvaisia tähän tekniikkaan. Tämä R-ohjelmointi vs Python -blogi käsittelee pääasiassa koneoppimiskonsepteja ja kieliä (R ja PYTHON). Mutta ennen kuin siirrymme eteenpäin tässä R-ohjelmointi vs. Python -artikkelissa, on parempi tyhjentää joitain määritelmiä lukijoilleen, jotta käytetyt termit ymmärretään parhaalla mahdollisella tavalla.
Termit - AI / Koneoppiminen / algoritmit / R-ohjelmointi / Python / tietojenkäsittely.
Seuraa tätä Venn-kaaviota 
Keinotekoinen äly (AI) on laajempi termi ja se on tietotekniikan ala, joka yrittää rakentaa koneita, jotka kykenevät älykäs käyttäytymiseen.
Data Science käsittelee prosesseja ja järjestelmiä, joiden avulla tietoa tai hyödyllisiä oivalluksia (tarkoitetaan merkityksellistä tietoa) saadaan raa'asta tiedosta (tarkoittaa järjestämätöntä) eri muodoissa.
Koneoppiminen ei ole muuta kuin tietämystä tietyn ajanjakson aikana. Tämä saa tietokoneemme toimimaan ilman, että niitä on ohjelmoitu nimenomaisesti. Koneoppiminen on AI-ala, joka toimii parhaiten tietotekniikan kanssa.
Algoritmit ovat joukko sääntöjä, joita noudatetaan ratkaistaessa ongelmia. Koneoppiminen, algoritmit ottavat ja käyttävät tietoja laskelmien suorittamiseen ja haluttujen tulosten löytämiseen. Se voi olla joko yksinkertainen tai monimutkainen riippuen käsiteltävän tiedon monimutkaisuudesta. Algoritmin tehokkuus riippuu siitä, kuinka hyvin se on koulutettu (tarkoittaa, missä määrin skenaarioita testataan).
R on tilastollisen laskennan ja grafiikan ohjelmointikieli ja ilmainen ohjelmistoympäristö, jota R-tilastoinnin säätiö tukee. Lähde - Wikipedia
Python on tulkittu korkean tason ohjelmointikieli yleiskäyttöiseen ohjelmointiin. Lähde - Wikipedia
Oikeita skenaarioita - vuosien mittaan koneoppiminen on antanut meille itsenäisiä autoja, tehokkaan verkkohaun ja huomattavasti parantuneen ymmärryksen ihmisgenomista. Mutta kysymys kuuluu, miten tämä toimii?
Olet ehkä muistanut joitain tilanteita, joissa kiitit käyttämääsi tekniikkaa, mutta et pystynyt kertomaan tarkalleen miksi nuo asiat tapahtuvat. Lähes kaikki meistä viettävät nykyään suurimman osan ajasta verkkokauppasivustoilla tai selaamalla Googlea.
Usein se tapahtui, kun teet kirjoitusvirheen, esimerkiksi etsiessäsi Googlea, ja se antaa meille viestin, että ”tarkoitit tätä …….” Tämä ei ole muuta kuin Google Machine -oppimisalgoritmeja, järjestelmä, joka havaitsee etsimäsi tehty pari aikaa sitten tietyn haun tekemisen jälkeen.
Otetaan vielä yksi skenaariota selventämiseksi. Amazon on maailman tuntema verkkokaupan alusta. Ihmiset etsivät tarvitsemiaan tuotteita. Oletetaan, että herra Paul etsii Motorola-matkapuhelinta, etsii ja löytää matkapuhelimen (Motorola), mutta verkkosivusto ehdottaa myös joitain asiaankuuluvia tuotetietoja matkapuhelimen ohella, kuten näytönsuoja, kuulokkeet, jotka ovat parhaiten yhteensopivia sen kanssa. erityisesti matkapuhelin. Tämä on jälleen Amazonin käyttämä koneoppimisalgoritmi. Tarkoitus on selvittää, että nämä yritykset työskentelevät tämän tekniikan parissa sovellusten käytön helpottamiseksi asiakastyytyväisyydellä vähentämällä monimutkaisuutta.
Paras vertailu R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä
Alla on kymmenen parasta vertailua R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä 
Tärkeimmät keskeiset erot R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä
Molemmat R-ohjelmointi vs. Python ovat suosittuja valintoja markkinoilla; keskustelemme tärkeimmistä eroista R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä saadaksesi tietää mikä on paras:
R: n loivat Ross Ihaka ja Robert Gentleman vuonna 1995, kun taas Pythonin loi Guido Van Rossum vuonna 1991.
R keskittyy yksinomaan tilastointia ja datan analysointia varten rakennettuun kielikoodaukseen, kun taas Python tarjoaa joustavuutta pakettien kanssa räätälöidä tietoja.
R on hieno, kun kyse on monimutkaisista visioista, joiden mukauttaminen on helppoa, kun taas Python ei ole yhtä hyvä lehdistölle valmistuvalle visualisoinnille.
R on vaikea integroida tuotannon työnkulkuun. Enimmäkseen tilastollinen analyysi- ja grafiikkatyökalu, kun taas Python integroituu helposti tuotannon työnkulkuun ja siitä voi tulla todellinen osa tuotetta.
R: llä on vakaa julkaisu (nykyinen) 3.5.0 23. huhtikuuta 2018 alkaen, kun taas Python 3.6.5 (nykyinen) 28. maaliskuuta 2018 alkaen.
R: llä on .r, .R, .R Data, .rds ja .rda tiedostotunniste, kun taas Pythonilla on .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz tiedostotunniste.
R-ohjelmoinnin paras vertailutaulukko vs. Python
Kuten olemme jo tutkineet R-ohjelmoinnin hämmästyttävistä eroista vs. python. Nyt tarkastelemme parhainta vertailutaulua R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä saadaksesi tietää mikä on paras.
Koneoppiminen on jaettu 3 erilaiseen oppimisalgoritmiin, jotka ovat -
- Ohjatut koneoppimisalgoritmit
- Ohjaamaton koneoppimisalgoritmit
- Vahvistuskoneen oppimisen algoritmit
Työkalut voivat vaihdella mukavuuden mukaan käytettävyyden, vaatimusten ja saatavuuden perusteella, mutta algoritmit ovat samat ja suoritetaan eri tavalla.
| R-ohjelmoinnin ja Pythonin vertailun perusteet | R OHJELMOINTI | PYTHON |
| Tavoite | Tietojen analysointi ja tilastot | Käyttöönotto ja tuotanto |
| käyttäjät | T & K | Ohjelmat ja kehittäjät |
| Joustavuus | Helppo käyttää kirjastoa (helposti saatavana) | Helppo rakentaa uusia malleja (tyhjästä). |
| Oppimiskäyrä | Vaikea | Lineaarinen |
| Liittäminen | Toimii paikallisesti järjestelmissä | Hyvin integroitu käytettävissä olevaan sovellukseen |
| Tehtävä | Helppo saada ensisijaisia tuloksia | Hyvä ja helppo ottaa käyttöön algoritmeja |
| IDE | RStudio on asennettava IDE | Spyder, Ipython ja Notebook |
| Paketit ja kirjastotiedot | Tydiverse, ggplot2, caret ja eläintarha | Pandat, scipy, scikit-oppi, Tensorflow ja caret ovat joitain yleisimmin käytettyjä. |
| haitat | Hidas korkea oppimiskäyrä. Käyttäjän on oltava riippuvainen kirjastoista | Kirjastomäärät eivät ole niin paljon verrattuna R: ään |
| edut |
|
|
Johtopäätös - R-ohjelmointi vs Python
Valinta R-ohjelmoinnin vs Python välillä riippuu seuraavista kriteereistä -
- Millainen ongelma haluat ratkaista.
- Mikä on kielen oppimisen nettokustannukset - uuden kielen oppiminen vie aikaa, joka sopii ratkaistavaan ongelmaan.
- Millaisia yhteisötyökaluja käytetään omalla alalla.
- Mitä muita työkaluja on saatavana ja kuinka hyvin ne ovat linjassa organisaation yleisesti käytettyjen työkalujen kanssa.
- Yhden pitäisi olla selkeä, koska analyysi ja käyttöönotto ovat kaksi eri asiaa.
- Aikakerroin on myös erittäin tärkeä
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut hyödyllinen opas eroihin R-ohjelmoinnin ja Pythonin välillä, tässä olemme keskustelleet sekä R-ohjelmoinnin että Python-merkityksestä heidän Head to Head -vertailujen, avainerojen ja johtopäätösten kanssa. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Ohjelmointi vs. komentosarjojen erot
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 tärkeät vertailut
- Python vs Ruby Performance - kumpi on parempi
- TensorFlow vs. Caffe: Erot