Følgende artikel hjælper dig med: R czy Python? Najbardziej odpowiedni język dla procesu regresji ML
Zarówno R, jak i Python są doskonałymi językami do uczenia maszynowego. Odgrywają kluczową rolę w inicjowaniu i modyfikowaniu algorytmów w uczeniu maszynowym, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie, sieci neuronowe i algorytmy w sztucznej inteligencji. Mówiąc najprościej, języki te pomagają w lepszym zrozumieniu danych i podejmowaniu bardziej świadomych decyzji. Aby mieć jasny obraz R i Pythona i tego, którego z dwóch języków powinieneś się uczyć, czytaj dalej, aby dowiedzieć się, czym te dwa języki się od siebie różnią.
Wprowadzenie do Pythona
Python to język wieloparadygmatowy opracowany w 1991 roku przez Guido van Rossuma. Jest przydatny między innymi do tworzenia stron internetowych, tworzenia oprogramowania i pisania skryptów systemowych. Można go używać na różnych platformach. Umożliwia budowanie zestawów danych i tabel SQL do wykorzystania w kodzie. Python organizuje również dane i kod w obiekty oraz udostępnia kilka przydatnych zasobów.
Wprowadzenie do R
R to język programowania typu open source, używany głównie przez statystyków i inżynierów danych do tworzenia różnych algorytmów i technik modelowania statystycznego i analizy danych. Po raz pierwszy pojawił się na scenie w sierpniu 1993 roku. R ma dużą liczbę wbudowanych bibliotek, które obejmują szeroki zakres metod statystycznych i graficznych, takich jak analiza regresji, testy statystyczne, modele klasyfikacyjne, grupowanie i analiza szeregów czasowych.
Zbliżać się
R jest szeroko stosowany w analizie statystycznej. W tym celu intensywnie wykorzystuje modele statystyczne. Wręcz przeciwnie, Python jest bardziej skłonny do manipulowania danymi. Jeśli celem jest analiza danych lub wykorzystanie uczenia maszynowego w skalowalnym środowisku produkcyjnym, Python kradnie show.
Kody
Kody w Pythonie są solidne i nie wymagają dużej konserwacji. Są przejrzyste, łatwe do pisania i łatwe do interpretacji. Jednak w przypadku R kody wymagają konserwacji.
Wizualizacja danych
Wizualizacja danych to medium, dzięki któremu zebrane dane można w znacznie łatwiejszy sposób zrozumieć. W związku z tym R obsługuje szeroką gamę pakietów, które torują drogę do doskonałej wizualizacji danych. Chociaż Python obsługuje również pewne biblioteki do wizualizacji danych, należy zauważyć, że są one nieco skomplikowane.
Prędkość
Szybkość to jeden z tych parametrów, na który każdy zwraca szczególną uwagę. Mówiąc o R i Pythonie na tym froncie, R jest trochę wolniejszy niż Python, ale nie w takim stopniu, aby nie można było sobie z nim poradzić.
Idealne dla
Python jest uważany za idealny do obsługi ogromnych danych i budowania modeli głębokiego uczenia się. Mówiąc o R, najlepiej nadaje się do budowania modeli statystycznych, a także tworzenia grafiki i wizualizacji danych.
Łatwość uczenia się
Jeśli jesteś początkujący w dziedzinie analityki danych, nie ma lepszego sposobu na rozpoczęcie niż wybranie Pythona. W tym przypadku krzywa uczenia się jest stosunkowo liniowa i gładka. R może wydawać się łatwe na samym początku, ale w miarę postępów zdajesz sobie sprawę, że zawiłości zaawansowanych funkcjonalności utrudniają zdobycie specjalistycznej wiedzy.
Pakiety
Python nie ma tak wielu bibliotek jak R. Warto jednak wspomnieć, że istnieje wiele zależności pomiędzy bibliotekami R. Może to stanowić problem w okresie nauki.
Analiza danych
Do analizy danych w przypadku Pythona należy zainstalować pakiety, podczas gdy R ma potencjał do obsługi podstawowej analizy danych bez konieczności instalowania pakietów.
Biorąc pod uwagę duże różnice między R i Pythonem, nie będzie błędem stwierdzić, że oba z nich są wyjątkowe na swój sposób, a wybór jednego z nich zależy od użytkownika, jego celu i docelowych aplikacji.
