Erinevused R programmeerimise ja Pythoni vahel
Selles teemas õpime tundma R programmeerimist vs pythonit, mis on nende hämmastavate erinevuste poolest parim. Masinõpe on teadlaste ja teadlaste tulemus kogu maailmas, võimetega, mis ületavad meie kujutlusvõime. See on tulevik ja on kujundanud paljusid tööstusharusid, hoolimata sellest, et see on maailmaturu uusim trend. Ettevõtted nagu Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon ja paljud teised on selle tehnoloogia poole kaldu. Selles ajakirjas R Programming vs Python käsitletakse peamiselt masinõppe kontseptsioone ja keeli (R ja PYTHON). Kuid enne kui hakkame selles R Programming vs Python artiklis edasi liikuma, on parem selgitada lugejate jaoks mõned määratlused, et kasutatavaid termineid mõistaks parimal võimalikul viisil.
Tingimused - AI / Masinõpe / algoritmid / R programmeerimine / Python / andmeteadus.
Järgige seda Venni diagrammi 
Tehisintellekt (AI) on laiem mõiste ja on arvutiteaduse haru, mis üritab ehitada arukalt käitumiseks võimelisi masinaid.
Data Science tegeleb protsesside ja süsteemidega, mille eesmärk on saada teadmisi või kasulikke teadmisi (tähendab tähenduslikke andmeid) töötlemata andmetest (tähendab organiseerimata) erineval kujul.
Masinõpe pole midagi muud kui teatud aja jooksul andmete põhjal õppimine. See paneb meie arvutid tegutsema ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Masinõpe on AI haru, mis töötab kõige paremini koos infoteadusega.
Algoritmid on reeglistik, mida järgitakse probleemide lahendamisel. Masinõpe, algoritmid võtavad ja kasutavad andmeid arvutuste tegemiseks ja soovitud tulemuste leidmiseks. See võib olla kas lihtne või keeruline, sõltuvalt käsitletavate andmete keerukusest. Teie algoritmi tõhusus sõltub sellest, kui hästi see on välja õpetatud (tähendab, kui suures ulatuses stsenaariume testitakse).
R on programmeerimiskeel ja vaba tarkvara keskkond statistiliste andmete ja graafika jaoks, mida toetab statistikaameti R sihtasutus. Allikas - Vikipeedia
Python on tõlgendatud kõrgetasemeline programmeerimiskeel üldotstarbelise programmeerimise jaoks. Allikas - Vikipeedia
Tõelised stsenaariumid - aastate jooksul on masinõpe andnud meile isesõitvad autod, tõhusa veebiotsingu ja tunduvalt parema arusaama inimese genoomist. Kuid küsimus on, kuidas see töötab?
Võib-olla mäletasite mõnda olukorda, kus tänasite kasutatud tehnoloogiat, kuid ei osanud täpselt seostada, miks need asjad juhtuvad. Peaaegu kõik meist veedavad tänapäeval suurema osa ajast e-kaubanduse veebisaitidel või Google'i sirvimisel.
Mitu korda juhtus see siis, kui teete näiteks Google'is otsides kirjavigu, ja see annab meile sõnumi, et „kas sa mõtlesid seda….“ See pole midagi muud kui Google Machine õppe algoritmid - süsteem, mis tuvastab selle, mis sind otsib tehtud mõni aeg tagasi pärast konkreetse otsingu tegemist.
Võtame veel ühe stsenaariumi, et see selgem oleks, Amazon on maailmatundlik e-poe platvorm. Inimesed otsivad tooteid, mida nad vajavad. Ütleme, et hr Paul otsib Motorola mobiilikomplekti, teeb otsingu ja leiab mobiiltelefoni (Motorola telefonist), kuid veebisait soovitab lisaks mobiiltelefonile ka asjakohaseid toote üksikasju, näiteks ekraanikaitse, kõrvaklapid, mis sobivad sellega kõige paremini eriti mobiiltelefon. See on jällegi masinaõppe algoritm, mida Amazon kasutab. Selle eesmärk on selgitada, et need ettevõtted töötavad selle tehnoloogia kallal, et lihtsustada rakenduste kasutamist kliendirahuloluga, vähendades keerukust.
Parim võrdlus R-programmeerimise ja Pythoni vahel
Allpool on esitatud kümme parimat võrdlust R-programmeerimise ja Pythoni vahel 
Peamised peamised erinevused R-programmeerimise ja Pythoni vahel
Mõlemad R programmeerimine vs Python on turul populaarsed valikud; arutagem parimaid peamisi erinevusi R programmeerimise ja Pythoni vahel, et teada saada, kumb on parim:
R-i lõid Ross Ihaka ja Robert Gentleman aastal 1995, Pythoni lõid aga Guido Van Rossum 1991. aastal.
R on keskendunud ainult statistika ja andmete analüüsiks loodud keele kodeerimisele, samas kui Python pakub paindlikkust andmete kohandamiseks mõeldud pakettidega.
R on suurepärane, kui tegemist on keerukate ja hõlpsasti kohandatavate visuaalidega, samas kui Python pole nii hea pressivalmis visualiseerimiseks.
R-d on tootmisprotsessis raske integreerida. Enamasti statistilise analüüsi ja graafika tööriist, samas kui Python integreerub hõlpsalt tootmisprotsessis ja sellest võib saada toote tegelik osa.
R-l on stabiilne väljalaskevõime (praegune) alates 3.5.4.2018 3.5.0, Python 3.6.5 (praegune) alates 28. märtsist 2018.
R-l on failinimelaiendid .r, .R, .R, .rds ja .rda, Pythonil on failinimede laiendid .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Parim R-programmeerimise võrdlustabel vs Python
Nagu oleme juba uurinud R-programmeerimise ja pütooni hämmastavate erinevuste kohta. Nüüd vaatame parimat võrdlustabelit R Programming vs Python vahel, et teada saada, milline on parim.
Masinõpe on jagatud kolmeks õppealgoritmiks, mis on -
- Juhendatud masinõppe algoritmid
- Ilma juhendatavate masinõppe algoritmid
- Armatuurpingi algoritmid
Tööriistad sõltuvad kasutatavuse, nõudmise ja saadavuse põhjal mugavusest, kuid algoritmid on samad ja neid rakendatakse erineval viisil.
| R-programmeerimise ja Pythoni võrdlusalused | R PROGRAMMEERIMINE | PYTHON |
| Objektiivne | Andmete analüüs ja statistika | Juurutamine ja tootmine |
| Kasutajad | Teadus- ja arendustegevus | Programmid ja arendajad |
| Paindlikkus | Lihtne kasutada raamatukogu (hõlpsasti saadaval) | Uusi mudeleid on lihtne ehitada (nullist). |
| Õppimiskõver | Raske | Lineaarne |
| Integreerimine | Töötab süsteemides lokaalselt | Hästi integreeritud saadaval oleva rakendusega |
| Ülesanne | Esmaste tulemuste saavutamine on lihtne | Hea ja lihtne algoritmide juurutamine |
| IDE | RStudio on installitav IDE | Spyder, Ipython ja Notebook |
| Paketid ja raamatukogu üksikasjad | Tydiverse, ggplot2, caret ja loomaaed | Pandad, skipy, scikit-opp, Tensorflow ja caret on mõned kõige sagedamini kasutatavad. |
| Puudused | Aeglane, kõrge õppimiskõveraga. Kasutaja peab sõltuma raamatukogudest | Raamatukogu kogused pole R-ga võrreldes nii suured |
| Eelised |
|
|
Järeldus - R programmeerimine vs Python
Valik R Programming vs Python vahel sõltub järgmistest kriteeriumidest -
- Millist probleemi soovite lahendada.
- Mis on keele õppimise netokulud - uue keele õppimine, mis sobib probleemiga, mida soovitakse lahendada, võtab aega.
- Milliseid kogukonna tööriistu teie valdkonnas kasutatakse.
- Millised muud tööriistad on saadaval ja kui hästi vastavad need organisatsioonis üldiselt kasutatavatele tööriistadele.
- Üks peaks olema selge, kuna analüüs ja juurutamine on kaks erinevat asja.
- Ka ajafaktor on väga oluline
Soovitatav artikkel
See on olnud kasulik juhend R-programmeerimise ja Pythoni vaheliste erinevuste kohta. Siin oleme arutanud nii R-programmeerimise kui ka Pythoni tähendust nende peadevaheliste võrdluste, peamiste erinevuste ja järeldustega. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Programmeerimine vs skriptimise erinevused
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 olulised võrdlused
- Python vs Ruby Performance - kumb on parem
- TensorFlow vs kohvik: erinevused