Perbedaan antara Python dan R Machine Learning

Pembelajaran mesin adalah tentang mengekstraksi pengetahuan dari data dan aplikasinya, dalam beberapa tahun terakhir, telah menjadi ada di mana -mana dalam kehidupan sehari -hari. Teknik pembelajaran mesin sedang diadopsi untuk berbagai aplikasi. Dari rekomendasi film hingga makanan apa yang harus dipesan atau produk apa yang harus dibeli, hingga mengenali teman Anda dalam gambar, banyak situs web dan aplikasi memiliki algoritma pembelajaran mesin pada intinya. Lihatlah situs web kompleks seperti Amazon, Facebook, atau Netflix, Anda sangat mungkin menemukan setiap bagian dari situs yang berisi beberapa model pembelajaran mesin. Python telah menjadi standar de facto untuk banyak aplikasi ilmu data yang menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman tujuan umum dengan keserbagunaan bahasa skrip khusus domain seperti R. Namun, R tidak terlalu cepat dan kodenya ditulis dengan buruk dan lambat kecuali terdiri dari perpustakaan statistik yang sangat baik dibandingkan dengan python. Jadi, jika Anda menggunakan Python atau R untuk pembelajaran mesin?

Apa itu Python?

Python adalah salah satu bahasa pemrograman tujuan umum yang paling populer untuk ilmu data dalam penggunaan luas. Jadi ia menikmati sejumlah besar perpustakaan tambahan yang berguna yang dikembangkan oleh komunitasnya yang hebat. Python menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman tujuan umum dengan kemudahan bahasa skrip khusus domain seperti R atau Matlab. Ini memiliki perpustakaan untuk visualisasi, pemuatan data, statistik, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar, dan banyak lagi. Ini memberi para ilmuwan data dengan sejumlah besar fungsionalitas umum dan tujuan khusus. Selama bertahun -tahun, Python telah menjadi standar de facto untuk banyak aplikasi ilmu data. Sebagai bahasa pemrograman tujuan umum, Python juga memungkinkan untuk pembuatan antarmuka pengguna grafis yang kompleks (GUI) dan layanan web, dan untuk integrasi ke dalam sistem yang ada.

Apa itu r?

R adalah bahasa pemrograman yang kuat dan open-source dan cabang dari bahasa pemrograman yang disebut S. R adalah lingkungan perangkat lunak yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dari University of Auckland, Selandia Baru. Meskipun, R awalnya dikembangkan untuk dan oleh ahli statistik, sekarang menjadi bahasa standar de facto untuk komputasi statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pemrograman R. Bahasa ini menyediakan objek, operator, dan fungsi yang membuat proses mengeksplorasi, pemodelan, dan memvisualisasikan data yang alami. Ilmuwan data, analis dan ahli statistik sama -sama menggunakan R untuk analisis statistik, pemodelan prediktif, dan visualisasi data. Ada banyak jenis model di R yang mencakup seluruh ekosistem pembelajaran mesin secara lebih umum.

Perbedaan antara Python dan R Machine Learning

1. Dasar -dasar Pembelajaran Mesin Python dan R

- Python adalah salah satu bahasa pemrograman tujuan umum paling populer untuk ilmu data yang menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman tujuan umum dengan kemudahan bahasa skrip khusus domain seperti R atau Matlab. R adalah bahasa pemrograman yang kuat dan open-source dan cabang dari bahasa pemrograman yang disebut S. R awalnya dikembangkan untuk dan oleh ahli statistik, tetapi sekarang menjadi bahasa standar de facto untuk komputasi statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pemrograman R.

2. Paket & Perpustakaan

- Baik Python dan R memiliki ekosistem yang kuat dari alat dan perpustakaan sumber terbuka. Namun, R memiliki lebih banyak ketersediaan paket yang berbeda untuk meningkatkan kinerjanya termasuk paket tambahan bernama NNET yang memungkinkan Anda membuat model jaringan saraf. Paket Caret adalah kerangka kerja komprehensif lainnya yang mendukung kemampuan pembelajaran mesin R. Python, di sisi lain, terutama difokuskan pada pembelajaran mesin dan memiliki perpustakaan untuk pemuatan data, visualisasi, statistik, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar, dan banyak lagi. Pybrain adalah Python Neural Networks Library yang menawarkan algoritma yang fleksibel dan mudah digunakan untuk pembelajaran mesin. Perpustakaan Python populer lainnya termasuk Numpy dan Scipy, yang merupakan paket mendasar untuk komputasi ilmiah dengan Python.

3. Kemudahan belajar

- Python sudah dikenal karena kesederhanaannya dalam ekosistem pembelajaran mesin, yang menjadikannya pilihan yang disukai untuk analis data. Salah satu keuntungan utama menggunakan Python adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan kode, menggunakan terminal atau alat lain seperti Jupyter Notebook. R, di sisi lain, lebih populer dalam ilmu data yang cukup menantang untuk dipelajari. R memiliki kurva belajar yang curam dan sangat sulit dikuasai daripada Python. Kode Python lebih mudah ditulis dan dirawat dan mereka lebih kuat daripada R. Setiap paket dalam r membutuhkan sedikit pemahaman terlebih dahulu sebelum keluar.

4. Fleksibilitas

- Apa yang membuat Python menjadi pilihan yang lebih baik untuk pembelajaran mesin adalah fleksibilitasnya untuk penggunaan produksi. Dan itu cepat, ringan, dan kuat. Python adalah bahasa tujuan umum dengan sintaks yang dapat dibaca yang memberi Anda fleksibilitas yang luar biasa. Dengan alat dan perpustakaan yang tepat, Python dapat digunakan untuk membangun hampir semua hal dan dekorator membuat Anda hampir tidak terbatas. R, di sisi lain, adalah bahasa standar de facto untuk komputasi statistik dan open-source yang berarti kode sumber terbuka untuk inspeksi dan modifikasi kepada siapa saja yang tahu bagaimana metode dan algoritma bekerja di bawah kap mesin.

Python vs. R: Bagan Perbandingan

Ringkasan Pembelajaran Mesin Python Verses R

Baik Python dan R memiliki ekosistem yang kuat dari alat dan perpustakaan sumber terbuka. Namun, R memiliki lebih banyak ketersediaan paket yang berbeda untuk meningkatkan kinerjanya tetapi Python lebih kuat, kuat daripada R yang membuatnya ideal untuk membangun aplikasi tingkat perusahaan. Kecepatan dan fleksibilitas Python memungkinkannya untuk mengungguli bahasa dan kerangka kerja lainnya. Namun, R tidak terlalu cepat dan kodenya ditulis dengan buruk dan dibuat untuk para ilmuwan data dalam pikiran, bukan komputer, yang membuat R terlihat lebih lambat daripada bahasa pemrograman lainnya termasuk Python. Singkatnya, Python lebih baik dalam pembelajaran mesin sementara R menawarkan komunitas yang hebat untuk eksplorasi dan pembelajaran data.