Различия между программированием на R и Python
В этой теме мы узнаем о программировании на R против vs python, которое является лучшим с их удивительными отличиями. Машинное обучение - это результат работы исследователей и ученых со всего мира, возможности которого выходят за рамки нашего воображения. Это будущее, которое сформировало многие отрасли, несмотря на то, что они являются последним трендом на мировом рынке. Такие компании, как Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon и многие другие, склонны к этой технологии. Этот блог о R-программировании и Python в основном посвящен концепциям и языкам машинного обучения (R и PYTHON). Но прежде чем двигаться дальше в этой статье, посвященной программированию на R и Python, лучше прояснить некоторые определения для его читателей, чтобы используемые термины могли быть поняты наилучшим образом.
Термины - AI / Машинное обучение / алгоритмы / R программирование / Python / наука о данных.
Пожалуйста, следуйте этой схеме Венна 
Искусственный интеллект (ИИ) - это более широкий термин и является отраслью информатики, которая пытается создавать машины, способные к интеллектуальному поведению.
Data Science имеет дело с процессами и системами для извлечения знаний или полезных идей (означает значимые данные) из необработанных данных (означает неорганизованные) в различных формах.
Машинное обучение - это не что иное, как изучение данных за определенный период времени. Это заставляет наши компьютеры работать без явного программирования. Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта, которая лучше всего работает с наукой о данных.
Алгоритмы - это набор правил, которым следуют при решении задач. Машинное обучение, алгоритмы берут и используют данные для выполнения расчетов и нахождения желаемых результатов. Он может быть простым или сложным, в зависимости от сложности данных. Эффективность вашего алгоритма зависит от того, насколько хорошо он был обучен (означает, в какой степени тестируются сценарии).
R - это язык программирования и среда свободного программного обеспечения для статистических вычислений и графики, поддерживаемая Фондом R для статистических вычислений. Источник - Википедия
Python - интерпретируемый язык программирования высокого уровня для программирования общего назначения. Источник - Википедия
Реальные сценарии - на протяжении многих лет машинное обучение дало нам автомобили с автоматическим управлением, эффективный поиск в Интернете и значительно улучшило понимание человеческого генома. Но вопрос в том, как это работает?
Возможно, вы помнили некоторые ситуации, когда вы благодарили технологию, которую использовали, но не могли точно объяснить, почему это происходит. В настоящее время почти все мы проводим большую часть времени на сайтах электронной коммерции или в Google.
Много раз это происходило, когда вы, например, совершали опечатку во время поиска в Google, и это сообщало нам, что «вы имели в виду это ……». Это не что иное, как алгоритмы обучения Google Machine, система, которая обнаруживает, что ищет вас сделано пару раз назад после проведения конкретного поиска.
Давайте рассмотрим еще один сценарий, чтобы прояснить ситуацию: Amazon - всемирно известная платформа электронной коммерции. Люди ищут продукты, что им нужно. Скажем, г-н Пол ищет мобильный телефон Motorola, он выполняет поиск и находит мобильный телефон (Motorola), но на веб-сайте также предлагаются некоторые важные сведения о продукте, а также сотовый телефон, такие как экранная защита, наушники, которые лучше всего совместимы с этим телефоном. конкретный сотовый телефон. Это снова алгоритм машинного обучения, используемый Amazon. Намерение состоит в том, чтобы прояснить, работают ли эти компании над этой технологией, чтобы упростить использование приложений и удовлетворить потребности клиентов, уменьшив сложность.
Лучшее личное сравнение между программированием R и Python
Ниже приведено 10 лучших сравнений между программированием на R и Python 
Основные отличия между программированием на R и Python
Оба программирования R против Python являются популярным выбором на рынке; Давайте обсудим основные различия между программированием на R и Python, чтобы узнать, какой из них лучший:
R был создан Россом Ихакой и Робертом Джентльменом в 1995 году, тогда как Python был создан Гвидо Ван Россумом в 1991 году.
R ориентирован на язык кодирования, созданный исключительно для статистики и анализа данных, тогда как Python обладает гибкостью с пакетами для адаптации данных.
R отлично подходит для сложных визуальных элементов с легкой настройкой, тогда как Python не так хорош для визуализации, готовой к печати.
R трудно интегрировать с производственным рабочим процессом. В основном это инструмент для статистического анализа и графики, тогда как Python легко интегрируется в рабочий процесс и может стать реальной частью продукта.
R имеет стабильный выпуск (текущий) 3.5.0 по состоянию на 23 апреля 2018 года, тогда как Python 3.6.5 (текущий) по состоянию на 28 марта 2018 года.
R имеет расширения файлов .r, .R, .R Data, .rds и .rda, в то время как Python имеет расширения файлов .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Лучшая таблица сравнения R-программирования против Python
Как мы уже изучали, об удивительных отличиях программирования на R от Python. Теперь мы посмотрим на лучшую таблицу сравнения между программированием R и Python, чтобы узнать, какая из них лучше.
Машинное обучение делится на 3 вида алгоритмов обучения, которые:
- Алгоритмы контролируемого машинного обучения
- Необслуживаемые алгоритмы машинного обучения
- Алгоритмы машинного обучения
Инструменты могут варьироваться в зависимости от удобства в зависимости от удобства использования, требований и доступности, но алгоритмы будут одинаковыми и будут выполняться по-разному.
| Основа сравнения между программированием на R и Python | R ПРОГРАММИРОВАНИЕ | ПИТОН |
| Задача | Анализ данных и статистика | Развертывание и производство |
| пользователей | R & D | Программы и разработчики |
| гибкость | Простая в использовании библиотека (легко доступна) | Легко конструировать новые модели (с нуля). |
| Кривая обучения | Трудно | линейный |
| интеграция | Работает локально в системах | Хорошо интегрирована с доступным приложением |
| задача | Легко получить первичные результаты | Хорошие и простые в развертывании алгоритмы |
| IDE | RStudio - это IDE для установки | Spyder, Ipython и ноутбук |
| Пакеты и детали библиотеки | Tydiverse, ggplot2, карет и зоопарк | Панды, scipy, scikit-learn, Tensorflow и caret являются одними из наиболее часто используемых. |
| Недостатки | Медленно с высокой кривой обучения. Пользователь должен зависеть от библиотек | Количество библиотек не так много по сравнению с R |
| преимущества |
|
|
Заключение - Программирование R против Python
Выбор между R Программирование против Python зависит от следующих критериев -
- Вид проблемы, которую вы хотите решить.
- Какова чистая стоимость изучения языка - требуется время, чтобы выучить новый язык, который соответствует проблеме, которую каждый хочет решить.
- Тип инструментов сообщества, используемых в вашей области.
- Какие другие инструменты доступны и насколько они соответствуют общепринятым инструментам в организации.
- Это должно быть понятно, поскольку анализ и развертывание - это две разные вещи.
- Фактор времени также очень важен
Рекомендуемая статья
Это было полезным руководством для различий между программированием на R и Python, здесь мы обсудили значение как программирования на R, так и Python с их сравнениями «голова к голове», ключевыми отличиями и выводами. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Различия между программированием и сценариями
- Питон против Матлаба
- Python 3 против Python 2 важные сравнения
- Производительность Python против Ruby - какая из них лучше
- Тензорфлоу против Кафе: различия