Különbségek az R programozás és a Python között
Ebben a témában megismerjük az R programozást és a pythonot, amely a legmegfelelőbb különbségeikkel. A gépi tanulás a kutatók és tudósok eredménye az egész világon, képességeinkkel messze túlmutatva a képzeleten. Ez a jövő és számos iparágot alakított annak ellenére, hogy a legújabb trend a globális piacon. Az olyan vállalatok, mint a Google, az NVidia, a Facebook, a Microsoft, az Amazon és még sokan mások is hajlamosak e technológiára. Ez az R Programming vs Python blog elsősorban a gépi tanulási koncepciókkal és nyelvekkel (R és PYTHON) foglalkozik. Mielőtt továbblépnénk ebben az R Programming vs Python cikkben, jobb, ha tisztázunk néhány meghatározást az olvasók számára, hogy a használt fogalmakat a lehető legjobb módon megértsük.
Fogalmak - AI / Gépi tanulás / algoritmusok / R programozás / Python / adattudomány.
Kérjük, kövesse ezt a Venn diagramot 
A mesterséges intelligencia (AI) egy tágabb kifejezés, és egy számítógépes tudományág, amely megkísérel olyan gépeket építeni, amelyek képesek intelligens viselkedésre.
Az Data Science olyan folyamatokban és rendszerekben foglalkozik, amelyekkel az ismeretek vagy hasznos információk (értelemszerű adatok) nyers adatokból (nem szervezett eszközökhöz) különféle formákban nyerhetők ki.
A gépi tanulás nem más, mint az adatokból való tanulás egy ideig. Ez arra készteti számítógépünket, hogy kifejezetten programozzuk. A gépi tanulás az AI olyan ága, amely a legjobban működik az adattudományban.
Az algoritmusok olyan szabálykészlet, amelyet be kell tartani a problémák megoldásakor. Gépi tanulás, algoritmusok veszik és használják az adatokat számítások elvégzéséhez és a kívánt eredmények megtalálásához. Lehet egyszerű vagy összetett is, a kezelt adatok összetettségétől függ. Az algoritmus hatékonysága attól függ, hogy mennyire képzett (azt jelenti, hogy a forgatókönyvek milyen mértékben tesztelésre kerülnek).
Az R egy programozási nyelv és ingyenes szoftverkörnyezet a statisztikai számításhoz és a grafikához, amelyet az R Alapítvány a Statisztikai Számítástechnikához támogat. Forrás - Wikipedia
A Python értelmezett magas szintű programozási nyelv az általános célú programozáshoz. Forrás - Wikipedia
Valódi forgatókönyvek - az évek során a Géptanulás önjáró autókhoz, hatékony internetes kereséshez és az emberi genom jelentősen jobb megértéséhez adott nekünk. De a kérdés az, hogy ez hogyan működik?
Lehetséges, hogy emlékezett olyan helyzetekre, amikor megköszönte a használt technológiát, de nem tudta pontosan összekapcsolni, hogy miért történnek ezek a dolgok. Manapság szinte mindannyian az idő nagy részét e-kereskedelmi weboldalakon vagy a Google böngészésén keresztül töltjük.
Sokszor történt, amikor például gépelési hibát készít, például a Google-on való keresés közben, és üzenetet küld nekünk, hogy „erre gondoltad …….” Ez nem más, mint a Google Machine learning algoritmus, egy olyan rendszer, amely felismeri, hogy mi keres néhány órával ezelőtt készített egy konkrét keresés után.
Vegyünk egy újabb forgatókönyvet világosabbá tétele érdekében, az Amazon világszerte ismert e-kereskedelmi platform. Az emberek olyan termékeket keresnek, amire szüksége van. Mondjuk, hogy Mr. Paul a Motorola mobilkészüléket keresi, keresést végez és megtalálja a (Motorola mobiltelefonját), de a weboldal a mobiltelefon mellett néhány releváns termékinformációt is javasol, például képernyővédőt, fejhallgatót, amely ezzel a legjobban kompatibilis. adott mobiltelefon. Ez ismét az Amazon által használt gépi tanulási algoritmus. A szándék az, hogy tisztázza, hogy ezek a vállalatok ezen a technológián dolgoznak, hogy megkönnyítsék az alkalmazás használatát az ügyfelek elégedettségével, csökkentve az összetettséget.
A legjobb fej-fej összehasonlítás az R programozás és a Python között
Az alábbiakban látható a 10 legjobb összehasonlítás az R programozás és a Python között 
A legfontosabb különbségek az R programozás és a Python között
Mind az R programozás, mind a Python népszerű választás a piacon; vitassuk meg az R programozás és a Python közötti legfontosabb különbségeket, hogy megtudjuk, melyik a legjobb:
Az R-t Ross Ihaka és Robert Gentleman készítette 1995-ben, míg a Python-ot Guido Van Rossum készítette 1991-ben.
R középpontjában a kizárólag statisztikákra és az adatok elemzésére épített kódolási nyelv áll, míg a Python rugalmasságot kínál az adatok testreszabásához szükséges csomagokkal.
Az R nagyszerű, ha az egyszerű testreszabással bonyolult látványterveket látunk, míg a Python nem olyan jó a sajtókész vizualizációhoz.
R nehéz integrálni a termelési munkafolyamatba. Leginkább statisztikai elemző és grafikus eszköz, míg a Python könnyen integrálódhat a termelési munkafolyamatba, és a termék tényleges részévé válhat.
Az R stabil kiadása (aktuális) 3, 5, 0 (2018. április 23-án), míg a Python 3.6.5 (jelenlegi) 2018. március 28-án.
R .r, .R, .R Data, .rds és .rda fájlnévkiterjesztésekkel rendelkezik, míg a Python .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz fájlnévkiterjesztésekkel rendelkezik.
Az R programozás és a Python legjobb összehasonlító táblázata
Mint már tanulmányoztuk az R programozás és a python csodálatos különbségeit. Most megnézzük a legjobb összehasonlító táblázatot az R programozás és a Python között, hogy megtudjuk, melyik a legjobb.
A gépi tanulást háromféle tanulási algoritmusra osztják, amelyek -
- Felügyelt gépi tanulási algoritmusok
- Nem felügyelt gépi tanulási algoritmusok
- Megerősítő gépi tanulási algoritmusok
Az eszközök a kényelemtől függően változhatnak a felhasználhatóság, igény és rendelkezésre állás alapján, de az algoritmusok azonosak és eltérő módon történnek.
| Az R programozás és a Python összehasonlításának alapjai | R PROGRAMOZÁS | PITON |
| Célkitűzés | Adatelemzés és statisztika | Telepítés és termelés |
| felhasználók | K + F | Programok és fejlesztők |
| Rugalmasság | Könnyen kezelhető könyvtár (könnyen elérhető) | Könnyen készíthető új modellek (a semmiből). |
| Tanulási görbe | Nehéz | Lineáris |
| Integráció | Helyileg fut a rendszereken | Jól integrálva a rendelkezésre álló alkalmazással |
| Feladat | Könnyen megszerezhető elsődleges eredmények | Jó és könnyen telepíthető algoritmusok |
| IDE | Az RStudio a telepítendő IDE | Spyder, Ipython és Notebook |
| Csomagok és könyvtári részletek | Tydiverse, ggplot2, caret és állatkert | A pandák, a skipi, a scikit-learning, a Tensorflow és a caret a leggyakrabban használt anyagok. |
| hátrányok | Lassú, magas tanulási görbével. A felhasználónak függnie kell a könyvtáraktól | A könyvtári mennyiségek nem annyira, mint R |
| Előnyök |
|
|
Következtetés - R programozás vs Python
Az R programozás és a Python közötti választás az alábbi kritériumoktól függ -
- Az a fajta probléma, amelyet meg szeretne oldani.
- Mekkora a nyelvtanulás nettó költsége - idő kell ahhoz, hogy új nyelvet tanuljunk, amely megfelel a megoldandó problémanak.
- Az a fajta közösségi eszköz, amelyet a területen használnak.
- Milyen egyéb eszközök állnak rendelkezésre és mennyire igazodnak a szervezeten belül általánosan használt eszközökhöz.
- Az egyiknek egyértelműnek kell lennie, mivel az elemzés és a telepítés két különféle dolog.
- Az időtényező szintén nagyon fontos
Ajánlott cikk
Ez egy hasznos útmutató az R programozás és a Python közötti különbségekhez, itt megvitattuk mind az R programozás, mind a Python jelentését a fej-fej összehasonlításokkal, a legfontosabb különbségekkel és a következtetésekkel. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Programozás vs parancsfájl-különbségek
- Python vs Matlab
- A Python 3 és a Python 2 fontos összehasonlításai
- Python vs Ruby Performance - melyik a jobb
- TensorFlow vs Caffe: Különbségek