Rozdíly mezi programováním R vs Python
V tomto tématu se budeme učit o programování R vs python, což je nejlepší s jejich úžasnými rozdíly. Strojové učení je výsledkem vědců a vědců z celého světa s možnostmi daleko za naší představivostí. Je to budoucnost a utvářel mnoho průmyslových odvětví, přestože byl nejnovějším trendem na globálním trhu. Společnosti jako Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon a mnoho dalších mají sklon k této technologii. Tento blog R programování vs. Python se zabývá především pojmy a jazyky strojového učení (R a PYTHON). Než se však v tomto článku R Programování vs. Python pokročíme, je lepší si pro čtenáře vyjasnit některé definice, aby použité termíny mohly být pochopeny nejlepším možným způsobem.
Termíny - AI / Strojové učení / algoritmy / R programování / Python / datová věda.
Postupujte podle tohoto Vennova diagramu 
Artificial Intelligence (AI) je širší pojem a je vědou v oblasti informatiky, která se pokouší postavit stroje, které jsou schopné inteligentního chování.
Data Science se zabývá procesem a systémy k získávání znalostí nebo užitečných poznatků (znamená smysluplných dat) ze surových dat (znamená neorganizovaných) v různých formách.
Strojové učení není nic jiného než poučení z dat po určitou dobu. Díky tomu naše počítače jednají, aniž by byly explicitně programovány. Strojové učení je větev umělé inteligence, která nejlépe pracuje s vědou o datech.
Algoritmy jsou sada pravidel, která se dodržují při řešení problémů. Strojové učení, algoritmy berou a používají data k provádění výpočtů a k nalezení požadovaných výsledků. Může to být jednoduché nebo komplexní, záleží na složitosti zpracovávaných dat. Účinnost vašeho algoritmu závisí na tom, jak dobře byl vyškolen (znamená, do jaké míry jsou scénáře testovány).
R je programovací jazyk a prostředí svobodného softwaru pro statistické výpočty a grafiku, které podporuje Nadace R pro statistické výpočty. Zdroj - Wikipedia
Python je interpretovaný programovací jazyk na vysoké úrovni pro univerzální programování. Zdroj - Wikipedia
Skutečné scénáře - v průběhu let nám strojové učení poskytlo samohybná auta, efektivní vyhledávání na webu a výrazně lepší porozumění lidskému genomu. Otázkou však je, jak to funguje?
Možná jste si vzpomněli na některé situace, kdy jste poděkovali technologii, kterou jste používali, ale nemohli přesně souviset, proč se tyto věci dějí. Téměř všichni z nás dnes tráví většinu času webovými stránkami elektronického obchodování nebo procházením Google.
Často se to stalo například při překlepu při vyhledávání na Googlu a dává nám zprávu, že „jste to mysleli vážně …….“ Toto není nic jiného než výukové algoritmy Google Machine, systém, který detekuje, co vás vyhledává provedeno před pár lety po provedení konkrétního vyhledávání.
Vezměme si ještě jeden scénář, abychom to vyjasnili. Amazon je světově známá platforma elektronického obchodování. Lidé hledají produkty, co potřebují. Řekněme, že Paul hledá mobilní sadu Motorola, vyhledává a vyhledá mobilní telefon (společnosti Motorola), ale web také navrhne některé relevantní podrobnosti o produktu spolu s mobilním telefonem, jako jsou chrániče obrazovky, sluchátka, která jsou s tím nejlépe kompatibilní konkrétní mobilní telefon. Toto je opět strojový algoritmus učení používaný Amazonem. Záměrem je vyjasnit, že tyto společnosti pracují na této technologii, aby usnadnily použití aplikace se spokojením zákazníka snížením složitosti.
Nejlepší srovnání hlava-hlava mezi programováním R vs Python
Níže je prvních 10 nejlepších srovnání mezi programováním R vs Python 
Hlavní klíčové rozdíly mezi programováním R vs. Pythonem
Oba R programování vs Python jsou populární volby na trhu; pojďme diskutovat o hlavních klíčových rozdílech mezi programováním R vs Python a zjistíme, která je nejlepší:
R vytvořili Ross Ihaka a Robert Gentleman v roce 1995, zatímco Python vytvořil Guido Van Rossum v roce 1991.
R je zaměřen na kódovací jazyk vytvořený výhradně pro statistiku a analýzu dat, zatímco Python má flexibilitu s balíčky pro přizpůsobení dat.
R je skvělý, pokud jde o složité vizuální prvky se snadnou úpravou, zatímco Python není pro vizualizaci připravenou pro tisk tak dobrý.
R je obtížné integrovat do pracovního postupu výroby. Většinou statistický analytický a grafický nástroj, zatímco Python se snadno integruje do pracovního postupu výroby a může se stát skutečnou součástí produktu.
R má stabilní vydání (aktuální) 3, 5.0 k 23. dubnu 2018, zatímco Python 3.6.5 (aktuální) k 28. březnu 2018.
R má příponu názvu souboru .r, .R, .R, .rds a .rda, zatímco Python má příponu názvu souboru .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Nejlepší srovnávací tabulka programování R vs Python
Jak jsme již studovali o úžasných rozdílech v programování R oproti pythonu. Nyní se podíváme na nejlepší srovnávací tabulku mezi programováním R vs Python a zjistíme, která je nejlepší.
Strojové učení je rozděleno do 3 druhů výukových algoritmů, které jsou -
- Hlídané algoritmy strojového učení
- Neupozorované algoritmy strojového učení
- Algoritmy strojového učení zesílení
Nástroje se mohou lišit v závislosti na použitelnosti, požadavku a dostupnosti, ale algoritmy budou stejné a prováděny jiným způsobem.
| Základ srovnání mezi programováním R vs Python | R PROGRAMOVÁNÍ | KRAJTA |
| Objektivní | Analýza a statistika dat | Nasazení a výroba |
| Uživatelé | Výzkum a vývoj | Programy a vývojáři |
| Flexibilita | Snadno použitelná knihovna (snadno dostupná) | Snadná konstrukce nových modelů (od nuly). |
| Křivka učení | Obtížný | Lineární |
| Integrace | Běží lokálně na systémech | Dobře integrovaný s aplikací k dispozici |
| Úkol | Snadné získání primárních výsledků | Dobré a snadno použitelné algoritmy |
| IDE | RStudio je IDE, které se má nainstalovat | Spyder, Ipython a Notebook |
| Balíčky a detaily knihovny | Tydiverse, ggplot2, stříška a zoo | Pandy, scipy, scikit-learn, Tensorflow a stříška jsou některé z nejčastěji používaných. |
| Nevýhody | Pomalu s vysokou křivkou učení. Uživatel musí záviset na knihovnách | Množství knihovny nejsou tak velká jako ve srovnání s R |
| Výhody |
|
|
Závěr - Programování R vs Python
Volba mezi R programováním a Pythonem závisí na následujících kritériích -
- Druh problému, který chcete vyřešit.
- Jaké jsou čisté náklady na výuku jazyka - je čas se naučit nový jazyk, který odpovídá problému, který chce člověk vyřešit.
- Druh komunitních nástrojů používaných ve vašem oboru.
- Jaké další nástroje jsou k dispozici a jak dobře se sladily s běžně používanými nástroji v rámci organizace.
- Jeden by měl být jasný, protože analýza a nasazení jsou dvě různé věci.
- Časový faktor je také velmi zásadní
Doporučený článek
Toto byl užitečný návod k rozdílům mezi programováním R vs Pythonem. Zde jsme diskutovali význam programování R a Pythonu s jejich porovnáním Head to Head, Key rozdíly a Závěry. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Programování vs. rozdíly ve skriptování
- Python vs Matlab
- Python 3 vs. Python 2 důležitá srovnání
- Python vs Ruby Performance - který z nich je lepší
- TensorFlow vs Caffe: Rozdíly