Відмінності програмування R від Python
У цій темі ми дізнаємось про програмування R проти python, що є найкращим з їх дивовижними відмінностями. Машинне навчання - це результат дослідників та вчених по всьому світу з можливостями, що перевищують нашу уяву. Це майбутнє і сформувало багато галузей, незважаючи на те, що це остання тенденція на світовому ринку. Такі компанії, як Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon та багато інших, мають схильність до цієї технології. Цей блог програмування R проти Python насамперед стосується концепцій та мов машинного навчання (R та PYTHON). Але перш ніж ми рухаємось вперед у цій статті Програмування R проти Python, краще очистити деякі визначення для читачів, щоб поняття, що використовуються, можна було зрозуміти найкращим чином.
Терміни - AI / Машинне навчання / алгоритми / R програмування / Python / Science data.
Дотримуйтесь цієї схеми Венна 
Штучний інтелект (AI) - це більш широкий термін і є галуззю інформатики, яка намагається побудувати машини, здатні до розумної поведінки.
Data Science займається процесами та системами для отримання знань або корисних розумінь (означає змістовні дані) із необроблених даних (означає неорганізовані) у різних формах.
Машинне навчання - це не що інше, як навчання на основі даних за певний проміжок часу. Це змушує наші комп’ютери діяти без явного запрограмування. Машинне навчання - це галузь ШІ, яка найкраще працює з наукою про дані.
Алгоритми - це сукупність правил, яких дотримуються при вирішенні завдань. Машинне навчання, алгоритми беруть і використовують дані для виконання розрахунків і пошуку бажаних результатів. Він може бути простим або складним, залежить від складності оброблюваних даних. Ефективність вашого алгоритму залежить від того, наскільки добре він пройшов навчання (означає, наскільки сценарії тестуються).
R - мова програмування та вільне програмне середовище для статистичних обчислень та графіки, що підтримується Фондом R для статистичних обчислень. Джерело - Вікіпедія
Python - інтерпретована мова програмування високого рівня для програмування загального призначення. Джерело - Вікіпедія
Реальні сценарії - протягом багатьох років Машинне навчання дало нам власні автомобілі, ефективний пошук в Інтернеті та значно покращене розуміння геному людини. Але питання в тому, як це працює?
Можливо, ви згадали деякі ситуації, коли ви подякували використаної технології, але не могли точно сказати, чому саме такі речі трапляються. Майже всі ми сьогодні проводимо більшу частину часу на веб-сайтах електронної комерції або переглядаючи Google.
Багато разів траплялося, коли ви робили друк, наприклад, під час пошуку в Google, і це дає нам повідомлення про те, що "ви мали на увазі це ……". Це не що інше, як алгоритми навчання Google Machine, це система, яка визначає, що шукає вас. зробили пару разів тому після конкретного пошуку.
Візьмемо ще один сценарій, щоб зробити його більш зрозумілим, Amazon - це всесвітня платформа електронної комерції. Люди шукають продукти, що їм потрібно. Скажімо, містер Пол шукає мобільний набір Motorola, він здійснює пошук і знаходить мобільний телефон (Motorola), але веб-сайт також пропонує деякі релевантні відомості про продукт разом із мобільним телефоном, як, наприклад, екранова охорона, навушники, які найкраще сумісні з цим конкретний мобільний телефон. Це знову алгоритм машинного навчання, який використовує Amazon. Завдання полягає в тому, щоб зрозуміти, що ці компанії працюють над цією технологією, щоб полегшити використання додатків із задоволенням клієнтів, зменшивши складність.
Найкраще порівняння між програмою R та Python
Нижче 10 найкращих порівнянь між програмуванням R проти Python 
Основні відмінності між програмуванням R проти Python
Обидва програми R програмування проти Python - це популярний вибір на ринку; давайте обговоримо основні відмінності між програмуванням R проти Python, щоб знати, що найкраще:
R був створений Россом Іхака та Робертом Джентльменом у 1995 році, тоді як Python був створений Гідо Ван Россумом у 1991 році.
R орієнтована на мову кодування, побудовану виключно для статистики та аналізу даних, тоді як Python має гнучкість з пакетами для адаптації даних.
R - це чудово, якщо мова йде про складні візуальні зображення з легкою настройкою, тоді як Python не настільки хороший для візуалізації, готової до друку.
R важко інтегрувати з виробничим робочим процесом. Здебільшого інструмент статистичного аналізу та графіки, тоді як Python легко інтегрується у виробничий робочий процес і може стати фактичною частиною продукту.
R має стабільний випуск (струм) 3, 5, 0 станом на 23 квітня 2018 року, тоді як Python 3.6.5 (поточний) станом на 28 березня 2018 року.
R має .r, .R, .R дані, .rds та .rda розширення файлів, тоді як Python має розширення .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Найкраща порівняльна таблиця програмування R проти Python
Як ми вже вивчали дивовижні відмінності програмування R проти python. Тепер ми розглянемо найкращу таблицю порівняння між програмуванням R проти Python, щоб знати, що є найкращим.
Машинне навчання поділено на 3 види алгоритмів навчання, які є -
- Керовані алгоритми машинного навчання
- Алгоритми машинного навчання без нагляду
- Алгоритми машинного навчання армування
Інструменти можуть відрізнятися залежно від зручності на основі зручності використання, вимог та доступності, але алгоритми будуть однаковими та виконуються по-іншому.
| Основи порівняння між програмуванням R проти Python | R ПРОГРАММУВАННЯ | ПІТОН |
| Об'єктивна | Аналіз даних та статистика | Розгортання та виробництво |
| Користувачі | НДДКР | Програми та розробники |
| Гнучкість | Проста у користуванні бібліотека (легко доступна) | Легко конструювати нові моделі (з нуля). |
| Крива навчання | Складно | Лінійний |
| Інтеграція | Працює локально в системах | Добре інтегрований із доступним додатком |
| Завдання | Легко отримати первинні результати | Хороший та простий у розгортанні алгоритми |
| ІДЕ | RStudio - це IDE, який потрібно встановити | Spyder, Ipython та Notebook |
| Інформація про пакети та бібліотеку | Tydiverse, ggplot2, caret та зоопарк | Панда, наука, наука, тенсорфлоу і карета - одні з найбільш часто використовуваних. |
| Недоліки | Повільно з високою кривою навчання. Користувач повинен залежати від бібліотек | Кількість бібліотеки не стільки, скільки порівняно з R |
| Переваги |
|
|
Висновок - Програмування R проти Python
Вибір між програмуванням R проти Python залежить від наведених нижче критеріїв -
- Вигляд проблеми, яку ви хочете вирішити.
- Яка чиста вартість вивчення мови - потрібен час для вивчення нової мови, яка відповідає тій проблемі, яку хоче вирішити.
- Вид інструментів спільноти, які використовуються у вашій галузі.
- Які інші інструменти доступні та наскільки добре вони узгоджуються із загальновживаними інструментами в організації.
- Повинно бути зрозумілим, оскільки аналіз та розгортання - це дві різні речі.
- Фактор часу також дуже важливий
Рекомендована стаття
Це був корисний посібник щодо відмінностей програмування R від Python, тут ми обговорили значення як програмування R, так і Python з їх порівняннями, ключовими відмінностями та висновками. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Програмування проти відмінностей сценаріїв
- Пітон проти Матлаба
- Python 3 vs Python 2 важливі порівняння
- Продуктивність Python vs Ruby - хто краще
- TensorFlow vs Caffe: відмінності