Forskelle mellem R-programmering vs Python
I dette emne skal vi lære om R-programmering vs python, som er bedst med deres fantastiske forskelle. Maskinindlæring er resultatet af forskere og videnskabsmænd over hele kloden med evner langt ud over vores fantasi. Det er fremtiden og har formet mange brancher på trods af at være den seneste tendens på det globale marked. Virksomheder som Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon og mange andre har en tilbøjelighed til denne teknologi. Denne R-programmering vs Python-blog handler primært om maskinlæringskoncepter og sprog (R og PYTHON). Men inden vi går videre i denne R Programming vs Python-artikel, er det bedre at rydde nogle definitioner for dens læsere, så de anvendte udtryk kan forstås bedst muligt.
Betingelser - AI / Maskinindlæring / algoritmer / R-programmering / Python / data science.
Følg venligst dette Venn-diagram 
Kunstig intelligens (AI) er et bredere udtryk og er en datalogisk gren, der forsøger at bygge maskiner, der er i stand til intelligent opførsel.
Data Science behandler processer og systemer for at udtrække viden eller nyttig indsigt (betyder meningsfulde data) fra rådata (betyder uorganiseret) i forskellige former.
Maskinlæring er intet andet end at lære af data over en periode. Dette får vores computere til at handle uden at blive programmeret eksplicit. Maskinindlæring er den gren af AI, der fungerer bedst med datavidenskab.
Algoritmer er et sæt regler, der følges, når man løser problemer. Maskinlæring, algoritmer tager og bruger dataene til at udføre beregninger og finde de ønskede resultater. Det kan være enkelt eller komplekst afhænger af kompleksiteten af de behandlede data. Effektiviteten af din algoritme afhænger af, hvor godt den er blevet trænet (betyder i hvilket omfang scenarier testes).
R er et programmeringssprog og frit softwaremiljø til statistisk computing og grafik, der understøttes af R Foundation for Statistical Computing. Kilde - Wikipedia
Python er et fortolket programmeringssprog på højt niveau til programmering til generelle formål. Kilde - Wikipedia
Rigtige scenarier - I årenes løb har Machine Learning givet os selvdrevne biler, effektiv websøgning og en enorm forbedret forståelse af det menneskelige genom. Men spørgsmålet er, hvordan dette fungerer?
Du har muligvis husket nogle situationer, hvor du takkede for den teknologi, du brugte, men ikke kunne fortælle nøjagtigt, hvorfor disse ting sker. Næsten alle os i dag bruger det meste af tiden på e-handelswebsteder eller gennemsøger Google.
Mange gange skete det, når du for eksempel laver en skrivefejl, mens du søgte i Google, og det giver os beskeden, at "mente du dette ……." Dette er kun andet end Google Machine-indlæringsalgoritmer, et system, der registrerer, hvad der søger efter dig lavet for et par tid siden efter at have foretaget en bestemt søgning.
Lad os tage et scenarie til for at gøre det klarere, Amazon er en verdensvidende e-handelsplatform. Folk ser efter produkter, hvad de har brug for. Sig Mr. Paul er på udkig efter Motorola mobilsæt, han foretager en søgning og finder mobiltelefonen (af Motorola), men webstedet foreslår også nogle relevante produktoplysninger sammen med mobiltelefonen, f.eks. Skærmbeskyttelse, hovedtelefoner, der er bedst kompatible med det særlig mobiltelefon. Dette er igen maskinlæringsalgoritmen, som Amazon bruger. Hensigten er at rydde, at disse virksomheder arbejder på denne teknologi for at lette anvendelsen af applikationen med kundetilfredshed ved at reducere kompleksiteten.
Bedste sammenligning mellem head-to-head mellem programmering af R vs Python
Nedenfor er de 10 bedste sammenligninger mellem R-programmering vs Python 
Top nøgleforskelle mellem R-programmering vs Python
Både R-programmering vs Python er populære valg på markedet; lad os diskutere de vigtigste nøgle Forskelle mellem R-programmering vs Python for at vide, hvad der er bedst:
R blev skabt af Ross Ihaka og Robert Gentleman i 1995, mens Python blev skabt af Guido Van Rossum i 1991.
R er fokuseret på kodesprog, der udelukkende er bygget til statistik og dataanalyse, mens Python har fleksibilitet med pakker til at skræddersy data.
R er fantastisk, når det kommer til komplekse visuals med let tilpasning, hvorimod Python ikke er så god til presseklar visualisering.
R er svært at integrere med produktionsarbejdsgangen. Mest et statistisk analyse- og grafikværktøj, hvorimod Python let integreres i en produktionsarbejdsgang og kan blive en faktisk del af produktet.
R har en stabil frigivelse (nuværende) på 3.5.0 pr. 23. april 2018, mens Python 3.6.5 (nuværende) pr. 28. marts 2018.
R har .r, .R, .R data, .rds og .rda filnavneudvidelser, mens Python har filtypenavnet .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Bedste sammenligningstabel over R-programmering vs Python
Som vi allerede har studeret om de fantastiske forskelle i R-programmering kontra python. Nu skal vi se på den bedste sammenligningstabel mellem R-programmering vs Python for at vide, hvilken der er bedst.
Maskinindlæringen er opdelt i 3 slags indlæringsalgoritmer, som er -
- Overvåget maskinlæringsalgoritmer
- Uovervågede maskinlæringsalgoritmer
- Forstærkningsmaskinens indlæringsalgoritmer
Værktøjerne kan variere afhængigt af bekvemmeligheden baseret på brugervenlighed, krav og tilgængelighed, men algoritmerne vil være de samme og udføres på en anden måde.
| Grundlaget for sammenligning mellem R-programmering vs Python | R PROGRAMMERING | PYTHON |
| Objektiv | Dataanalyse og statistik | Implementering og produktion |
| Brugere | F & U | Programmer og udviklere |
| Fleksibilitet | Let at bruge et bibliotek (let tilgængeligt) | Let at konstruere nye modeller (fra bunden). |
| Indlæringskurve | Svært | Lineær |
| Integration | Kører lokalt på systemerne | Godt integreret med den tilgængelige app |
| Opgave | Let at få primære resultater | God og let at implementere algoritmer |
| IDE | RStudio er den IDE, der skal installeres | Spyder, Ipython og Notebook |
| Pakker og biblioteksoplysninger | Tydiverse, ggplot2, caret og zoo | Pandaer, scipy, scikit-learning, tensorflow og caret er nogle af de mest anvendte. |
| Ulemper | Langsomt med en høj indlæringskurve. En bruger skal afhænge af bibliotekerne | Biblioteksmængderne er ikke så meget sammenlignet med R |
| Fordele |
|
|
Konklusion - R-programmering vs Python
Valget mellem R-programmering vs Python afhænger af nedenstående kriterier -
- Den slags problem, du vil løse.
- Hvad er nettoomkostningerne ved at lære et sprog - det tager tid at lære et nyt sprog, der passer til det problem, man ønsker at løse.
- Den slags samfundsværktøjer, der bruges i dit felt.
- Hvilke andre værktøjer er tilgængelige, og hvor godt de er tilpasset de almindeligt anvendte værktøjer i organisationen.
- Man skal være klar, da analyse og implementering er to forskellige ting.
- Tidsfaktoren er også meget afgørende
Anbefalet artikel
Dette har været en nyttig guide til forskelle mellem R-programmering vs Python her. Vi har diskuteret betydningen af både R-programmering og Python med deres Head to Head-sammenligninger, nøgleforskelle og konklusioner. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Programmering vs scriptingforskelle
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 vigtige sammenligninger
- Python vs Ruby Performance - Hvilken der er bedre
- TensorFlow vs Caffe: Forskelle