Diferențele dintre programarea R și Python
În această temă, vom învăța despre programarea R vs python, care este cel mai bun cu diferențele lor uimitoare. Învățarea automată este rezultatul cercetătorilor și oamenilor de știință de pe tot globul, cu capacități mult dincolo de imaginația noastră. Este viitorul și a modelat multe industrii, în ciuda faptului că este cea mai recentă tendință pe piața globală. Companii precum Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon și multe altele au o înclinație către această tehnologie. Acest blog R Programare vs Python se ocupă în principal de concepte și limbi de învățare automată (R și PYTHON). Dar înainte de a merge mai departe în acest articol R Programare vs Python, este mai bine să ștergeți anumite definiții pentru cititorii săi, astfel încât termenii folosiți să poată fi înțeleși în cel mai bun mod posibil.
Termeni - AI / Machine learning / algoritmi / programare R / Python / știința datelor.
Vă rugăm să urmați această diagramă Venn 
Inteligența artificială (AI) este un termen mai larg și este o ramură de informatică care încearcă să construiască mașini capabile să aibă un comportament inteligent.
Data Science se ocupă de procese și sisteme pentru extragerea cunoștințelor sau informații utile (înseamnă date semnificative) din date brute (înseamnă neorganizate) sub diferite forme.
Învățarea automată nu este altceva decât să înveți din date pe o perioadă de timp. Acest lucru face ca calculatoarele noastre să acționeze fără a fi programate explicit. Învățarea automată este ramura AI care funcționează cel mai bine cu știința datelor.
Algoritmii sunt un set de reguli care se respectă la rezolvarea problemelor. Învățarea automată, algoritmii iau și folosesc datele pentru a efectua calcule și pentru a găsi rezultatele dorite. Poate fi simplu sau complex depinde de complexitatea datelor tratate. Eficiența algoritmului dvs. depinde de cât de bine a fost instruit (înseamnă în ce măsură a scenariilor este testat).
R este un limbaj de programare și un mediu software gratuit pentru calculul statistic și grafică, care este susținut de Fundația R pentru calculul statistic. Sursa - Wikipedia
Python este un limbaj interpretat la nivel înalt de programare pentru programare cu scop general. Sursa - Wikipedia
Scenarii reale - de-a lungul anilor Machine Learning ne-a oferit mașini automate, o căutare efectivă pe web și o înțelegere mult îmbunătățită a genomului uman. Dar întrebarea este cum funcționează asta?
Este posibil să fi amintit unele situații în care ați mulțumit tehnologiei pe care o utilizați, dar nu puteți relaționa exact de ce se întâmplă acele lucruri. Aproape toți ne petrecem în zilele noastre cea mai mare parte a timpului pe site-urile de comerț electronic sau navigând prin Google.
De multe ori s-a întâmplat când faceți o scriere tipografică, de exemplu, în timp ce căutați pe Google și ne dă mesajul „v-ați referit la asta …….” Acesta nu este altceva decât algoritmi de învățare a mașinii Google, un sistem care detectează ce vă căută efectuat în urmă cu câteva ore după efectuarea unei căutări specifice.
Să luăm încă un scenariu pentru a fi mai clar, Amazon este o platformă mondială de comerț electronic cunoscut. Oamenii caută produse ceea ce au nevoie. Spuneți că domnul Paul caută setul mobil Motorola, face o căutare și găsește telefonul mobil (al Motorola), dar site-ul sugerează, de asemenea, câteva detalii relevante despre produs, împreună cu telefonul mobil, cum ar fi protecția ecranului, căștile care sunt cel mai bine compatibile cu asta telefonul mobil special. Acesta este din nou algoritmul de învățare automată utilizat de Amazon. Intenția este de a clarifica aceste companii care lucrează la această tehnologie pentru a ușura utilizarea aplicației cu satisfacția clienților prin reducerea complexității.
Cea mai bună comparație dintre cap la cap între programarea R și Python
Mai jos este Top 10 Cea mai bună comparație între R Programare și Python 
Cele mai importante diferențe cheie între programarea R și Python
Atât R Programare, cât și Python sunt alegeri populare pe piață; hai să discutăm principalele diferențe cheie între programarea R și Python pentru a ști care este cel mai bun:
R a fost creat de Ross Ihaka și Robert Gentleman în anul 1995, în timp ce Python a fost creat de Guido Van Rossum în anul 1991.
R este axat pe limbajul de codificare creat exclusiv pentru statistici și analize de date, în timp ce Python are flexibilitate cu pachete pentru a adapta datele.
R este excelent atunci când vine vorba de imagini complexe cu personalizare ușoară, în timp ce Python nu este la fel de bun pentru vizualizarea gata pentru presă.
R este greu de integrat cu fluxul de lucru de producție. În mare parte, un instrument de analiză și grafică statistică, în timp ce Python se integrează cu ușurință într-un flux de lucru de producție și poate deveni o parte reală a produsului.
R are o versiune stabilă (curentă) de 3.5.0 la 23 aprilie 2018, în timp ce Python 3.6.5 (curent) la 28 martie 2018.
R are extensii de fișiere .r, .R, .R, .rds și .rda în timp ce Python are extensii de fișiere .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Cel mai bun tabel de comparație al programării R vs Python
După cum am studiat deja despre diferențele uimitoare ale programării R față de python. Acum vom analiza cel mai bun tabel de comparație între R Programare și Python pentru a ști care este cel mai bun.
Învățarea automată este împărțită în 3 tipuri de algoritmi de învățare care sunt -
- Algoritmi de învățare automată supravegheat
- Algoritmi de învățare automată nesupravegheat
- Armare Algoritmi de învățare a mașinilor
Instrumentele pot varia în funcție de comoditatea bazată pe utilizare, cerință și disponibilitate, dar algoritmii vor fi aceiași și vor fi derulați într-un mod diferit.
| Bazele comparației dintre programarea R și Python | R PROGRAMARE | PITON |
| Obiectiv | Analiza datelor și statistici | Desfasurare si productie |
| Utilizatori | R & D | Programe și Dezvoltatori |
| Flexibilitate | Ușor de utilizat o bibliotecă (disponibil imediat) | Modele noi ușor de construit (de la zero). |
| Curbă de învățare | Dificil | Liniar |
| Integrare | Se execută local pe sisteme | Bine integrat cu aplicația disponibilă |
| Sarcină | Ușor de obținut rezultate primare | Algoritmi buni și ușor de implementat |
| IDE | RStudio este IDE care trebuie instalat | Spyder, Ipython și Notebook |
| Pachetele și detaliile bibliotecii | Tydiverse, ggplot2, caret și grădina zoologică | Panda, scipy, scikit-learning, Tensorflow și caret sunt unele dintre cele mai utilizate. |
| Dezavantaje | Încetinit cu o mare curbă de învățare. Un utilizator trebuie să depindă de biblioteci | Cantitățile de bibliotecă nu sunt la fel de comparate cu R |
| avantaje |
|
|
Concluzie - Programare R vs Python
Alegerea dintre R Programare și Python depinde de criteriile de mai jos -
- Genul de problemă pe care vrei să o rezolvi.
- Care este costul net al învățării unei limbi - este nevoie de timp pentru a învăța o limbă nouă care se potrivește problemei pe care dorești să o rezolvi.
- Genul de instrumente comunitare utilizate în domeniul dvs.
- Ce alte instrumente sunt disponibile și cât de bine se aliniază cu instrumentele utilizate în mod obișnuit în cadrul organizației.
- Unul ar trebui să fie clar, deoarece analiza și desfășurarea sunt două lucruri diferite.
- Factorul timp este, de asemenea, foarte crucial
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid util pentru diferențele dintre programarea R față de Python aici am discutat despre semnificația atât a programării R, cât și a Python cu comparațiile de la cap la cap, diferențele cheie și concluziile. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Diferențe de programare și scripturi
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 Comparații importante
- Python vs Ruby Performance - Care este mai bun
- TensorFlow vs Caffe: Diferențe