Różnice między programowaniem R a Pythonem
W tym temacie nauczymy się programowania w języku R w porównaniu z pythonem, który jest najlepszy z ich niesamowitymi różnicami. Uczenie maszynowe jest wynikiem badań i naukowców z całego świata, których możliwości wykraczają poza naszą wyobraźnię. To przyszłość, która ukształtowała wiele branż, mimo że jest najnowszym trendem na rynku globalnym. Firmy takie jak Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon i wiele innych mają skłonność do tej technologii. Blog R Programowanie kontra Python dotyczy przede wszystkim koncepcji uczenia się maszynowego i języków (R i PYTHON). Ale zanim przejdziemy do przodu w tym artykule R Programowanie kontra Python, lepiej wyczyścić niektóre definicje dla jego czytelników, aby użyte terminy były zrozumiałe w najlepszy możliwy sposób.
Warunki - AI / Uczenie maszynowe / algorytmy / programowanie R / Python / nauka danych.
Postępuj zgodnie z tym schematem Venna 
Sztuczna inteligencja (AI) to szerszy termin i jest to dziedzina informatyki, która próbuje budować maszyny zdolne do inteligentnego zachowania.
Data Science zajmuje się procesami i systemami w celu wydobywania wiedzy lub użytecznych informacji (czyli znaczących danych) z surowych danych (oznacza niezorganizowanych) w różnych formach.
Uczenie maszynowe to nic innego jak uczenie się na podstawie danych przez pewien okres czasu. To sprawia, że nasze komputery działają bez wyraźnego zaprogramowania. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która najlepiej sprawdza się w informatyce.
Algorytmy to zbiór zasad, których należy przestrzegać podczas rozwiązywania problemów. Uczenie maszynowe, algorytmy pobierają i wykorzystują dane do wykonywania obliczeń i znajdowania pożądanych wyników. Może być prosty lub złożony, zależy od złożoności przetwarzanych danych. Skuteczność algorytmu zależy od tego, jak dobrze został przeszkolony (oznacza, w jakim stopniu testowane są scenariusze).
R jest językiem programowania i środowiskiem wolnego oprogramowania do obliczeń statystycznych i grafiki obsługiwanym przez R Foundation for Statistics Computing. Źródło - Wikipedia
Python jest interpretowanym językiem programowania wysokiego poziomu do programowania ogólnego zastosowania. Źródło - Wikipedia
Prawdziwe scenariusze - z biegiem lat uczenie maszynowe dało nam samochody z własnym napędem, skuteczne wyszukiwanie w Internecie i znacznie lepsze zrozumienie ludzkiego genomu. Ale pytanie brzmi, jak to działa?
Być może pamiętasz niektóre sytuacje, w których podziękowałeś za technologię, której używasz, ale nie potrafiłeś dokładnie określić, dlaczego tak się dzieje. Prawie wszyscy z nas spędzają obecnie większość czasu na stronach e-commerce lub przeglądając Google.
Wielokrotnie zdarzało się to na przykład podczas literówki podczas wyszukiwania w Google, co daje nam wiadomość, że „miałeś na myśli to …….” To nic innego, jak algorytmy uczenia się Google Machine, system wykrywający to, co Cię wyszukuje zrobiłem kilka lat temu po przeprowadzeniu określonego wyszukiwania.
Weźmy jeszcze jeden scenariusz, aby to było jaśniejsze, Amazon to znana na całym świecie platforma e-commerce. Ludzie szukają produktów, których potrzebują. Powiedzmy, że Paul szuka zestawu mobilnego Motorola, szuka i znajduje telefon komórkowy (Motorola), ale strona internetowa sugeruje również pewne istotne szczegóły produktu wraz z telefonem komórkowym, takie jak osłona ekranu, słuchawki, które najlepiej się z tym zgadzają konkretny telefon komórkowy. Jest to ponownie algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany przez Amazon. Chodzi o to, aby wyczyścić te firmy pracujące nad tą technologią, aby ułatwić korzystanie z aplikacji z satysfakcją klienta poprzez zmniejszenie złożoności.
Najlepsze porównanie między programowaniem R a Pythonem
Poniżej znajduje się 10 najlepszych zestawień między programowaniem R a Pythonem 
Najważniejsze różnice między programowaniem R a Pythonem
Zarówno programowanie R, jak i Python są popularnymi wyborami na rynku; omówmy Najważniejsze różnice między programowaniem R a Pythonem, aby dowiedzieć się, który jest najlepszy:
R został stworzony przez Rossa Ihakę i Roberta Gentlemana w 1995 roku, podczas gdy Python został stworzony przez Guido Van Rossuma w 1991 roku.
R koncentruje się na języku kodowania zbudowanym wyłącznie do statystyk i analizy danych, podczas gdy Python ma elastyczność dzięki pakietom dostosowującym dane.
R jest świetny, jeśli chodzi o złożone wizualizacje z łatwą personalizacją, podczas gdy Python nie jest tak dobry do wizualizacji gotowej do druku.
R jest trudny do zintegrowania z przepływem pracy produkcji. Głównie narzędzie do analizy statystycznej i grafiki, podczas gdy Python łatwo integruje się z procesem produkcyjnym i może stać się faktyczną częścią produktu.
Wersja R ma stabilną wersję (bieżącą) w wersji 3.5.0 od 23 kwietnia 2018 r., Natomiast Python 3.6.5 (bieżąca) od 28 marca 2018 r.
R ma rozszerzenia plików .r, .R, .R Data, .rds i .rda, podczas gdy Python ma rozszerzenia .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Najlepsza tabela porównawcza programowania R a Python
Jak już studiowaliśmy na temat niesamowitych różnic w programowaniu R w porównaniu do Pythona. Teraz spojrzymy na najlepszą tabelę porównawczą Programowanie R vs Python, aby dowiedzieć się, która jest najlepsza.
Uczenie maszynowe dzieli się na 3 rodzaje algorytmów uczenia się, które są -
- Nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego
- Algorytmy uczenia maszynowego bez nadzoru
- Wzmocnienie Algorytmy uczenia maszynowego
Narzędzia mogą się różnić w zależności od wygody w zależności od użyteczności, wymagań i dostępności, ale algorytmy będą takie same i będą wykonywane w inny sposób.
| Podstawy porównania między programowaniem R a Pythonem | R PROGRAMOWANIE | PYTON |
| Cel | Analiza danych i statystyki | Wdrożenie i produkcja |
| Użytkownicy | R & D | Programy i programiści |
| Elastyczność | Łatwa w użyciu biblioteka (łatwo dostępna) | Łatwe w budowie nowe modele (od zera). |
| Krzywa uczenia się | Trudny | Liniowy |
| Integracja | Działa lokalnie w systemach | Dobrze zintegrowany z dostępną aplikacją |
| Zadanie | Łatwo uzyskać podstawowe wyniki | Dobre i łatwe do wdrożenia algorytmy |
| IDE | RStudio to IDE do zainstalowania | Spyder, Ipython i Notebook |
| Szczegóły dotyczące pakietów i biblioteki | Tydiverse, ggplot2, caret i zoo | Pandy, scipy, scikit-learn, Tensorflow i caret są jednymi z najczęściej używanych. |
| Niedogodności | Powoli z wysoką krzywą uczenia się. Użytkownik musi polegać na bibliotekach | Ilości bibliotek nie są tak duże, jak w porównaniu z R. |
| Zalety |
|
|
Wniosek - programowanie R a Python
Wybór pomiędzy programowaniem R a Pythonem zależy od poniższych kryteriów -
- Rodzaj problemu, który chcesz rozwiązać.
- Jaki jest koszt netto nauki języka - nauczenie się nowego języka, który pasuje do problemu, który chcesz rozwiązać, wymaga czasu.
- Rodzaj narzędzi społecznościowych używanych w twojej dziedzinie.
- Jakie inne narzędzia są dostępne i jak dobrze są dopasowane do powszechnie używanych narzędzi w organizacji.
- Powinno być jasne, ponieważ analiza i wdrożenie to dwie różne rzeczy.
- Czynnik czasu jest również bardzo ważny
Polecany artykuł
Był to przydatny przewodnik po różnicach między programowaniem R a Pythonem. Omówiliśmy tutaj znaczenie zarówno programowania R, jak i Pythona, porównując je w skrócie, różnice między kluczami i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Różnice w programowaniu a skrypty
- Python vs Matlab
- Ważne porównania w Pythonie 3 i Pythonie 2
- Wydajność Python vs Ruby - Który jest lepszy
- TensorFlow vs Caffe: Różnice