Razlike između programiranja R i Pythona
U ovoj ćemo temi upoznati R programiranje i python koji je najbolji s njihovim nevjerojatnim razlikama. Strojno učenje je rezultat istraživača i znanstvenika širom svijeta s mogućnostima koje nadilaze našu maštu. To je budućnost i oblikovala je mnoge industrije uprkos tome što je najnoviji trend na globalnom tržištu. Tvrtke poput Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon i mnogih drugih imaju sklonost ovoj tehnologiji. Ovaj blog R programiranje vs Python primarno se bavi konceptima i jezicima strojnog učenja (R i PYTHON). Ali prije nego što krenemo naprijed u ovom članku o R programiranju vs Python-u, bolje je razjasniti neke definicije za svoje čitatelje tako da se korišteni izrazi mogu razumjeti na najbolji mogući način.
Uvjeti - AI / Strojno učenje / algoritmi / R programiranje / Python / znanost o podacima.
Molimo slijedite ovaj Vennov dijagram 
Umjetna inteligencija (AI) širi je pojam i grana je informatike koja pokušava izgraditi strojeve sposobne za inteligentno ponašanje.
Data Science bavi se procesima i sustavima za dobivanje znanja ili korisnih uvida (znači smislenih podataka) iz neobrađenih podataka (znači neorganiziranih) u različitim oblicima.
Strojno učenje nije ništa drugo nego učenje iz podataka tijekom određenog vremenskog razdoblja. Zbog toga naša računala djeluju bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje je grana AI-ja koja najbolje funkcionira u znanosti o podacima.
Algoritmi su skup pravila koja se slijede pri rješavanju problema. Strojno učenje, algoritmi uzimaju i koriste podatke za obavljanje izračuna i pronalaženje željenih rezultata. Može biti ili jednostavan ili složen, ovisi o složenosti obrade podataka. Učinkovitost vašeg algoritma ovisi o tome koliko je obučen (znači u kojoj mjeri se testira scenarij).
R je programski jezik i slobodno softversko okruženje za statističko računanje i grafiku koje podržava R zaklada za statističko računanje. Izvor - Wikipedia
Python je interpretirani programski jezik visoke razine za programiranje opće namjene. Izvor - Wikipedia
Stvarni scenariji - tijekom godina Strojno učenje nam je dalo automobile sa vlastitim pogonom, učinkovitu internetsku pretragu i uvelike poboljšano razumijevanje ljudskog genoma. No, pitanje je kako to funkcionira?
Možda ste se sjećali nekih situacija u kojima ste se zahvalili tehnologiji koju koristite, ali niste mogli točno reći zašto se takve stvari događaju. Gotovo svi danas provodimo većinu vremena na web stranicama e-trgovine ili pregledavanju Googlea.
Na primjer, mnogo se puta dogodilo kad ste upisali pogrešku pri pretraživanju na Googleu i ona nam je poslala poruku „jeste li to mislili …….“ Ovo nije ništa drugo nego algoritmi učenja Google Machine, sustav koji otkriva što vas traži izvršio prije par godina nakon specifične pretrage.
Uzmimo još jedan scenarij kako bismo to učinili jasnijim, Amazon je svjetska poznata platforma za e-trgovinu. Ljudi traže proizvode ono što im treba. Recite da gospodin Paul traži mobilni telefon Motorole, pretražuje i pronalazi mobitel (Motorola), ali web stranica također sugerira neke relevantne detalje o proizvodu zajedno s mobitelom, poput zaštite zaslona, slušalica koje su najbolje kompatibilne s tim uređajem određeni mobitel. Ovo je opet algoritam strojnog učenja koji koristi Amazon. Namjera je očito da ove tvrtke rade na ovoj tehnologiji kako bi se olakšalo korištenje aplikacije s zadovoljstvom korisnika smanjujući složenost.
Najbolja usporedba između programiranja R i Pythona
Ispod je 10 najboljih najboljih usporedbi između R programiranja i Pythona 
Glavne ključne razlike između R programiranja i Pythona
Oba R programiranja i Python popularni su izbor na tržištu; neka nam razmotri glavne ključne razlike između programiranja R i Pythona da bismo znali koji je najbolji:
R su stvorili Ross Ihaka i Robert Gentleman 1995. godine, dok je Python stvorio Guido Van Rossum 1991.
R je fokusiran na kodni jezik izgrađen isključivo za statistiku i analizu podataka, dok Python ima fleksibilnost s paketima za prilagođavanje podataka.
R je sjajan kad su u pitanju složeni vizuali s jednostavnom prilagodbom, dok Python nije tako dobar za vizualizaciju spremnu za tisak.
R je teško integrirati s proizvodnim tijekom rada. Uglavnom alat za statističku analizu i grafiku, dok se Python lako integrira u tijek proizvodnje i može postati stvarni dio proizvoda.
R ima stabilno izdanje (trenutno) od 3, 5, 0 od 23. travnja 2018., dok Python 3.6.5 (trenutačno) od 28. ožujka 2018. godine.
R ima .r, .R, .R podatke, .rds i .rda ekstenzije datoteka dok Python ima .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz datoteke.
Tabela najboljih podataka za usporedbu programa R protiv Pythona
Kao što smo već proučavali o zadivljujućim razlikama programiranja R u odnosu na piton. Sada ćemo pogledati najbolju tablicu za usporedbu između R programiranja i Pythona da bismo znali koji je najbolji.
Strojno učenje podijeljeno je u 3 vrste algoritama učenja koji su -
- Nadzirani algoritmi strojnog učenja
- Nenadgledani algoritmi strojnog učenja
- Algoritmi za strojno učenje ojačanja
Alati se mogu razlikovati po pogodnosti na temelju upotrebljivosti, zahtjeva i dostupnosti, ali algoritmi će biti isti i izvedeni na drugačiji način.
| Osnove usporedbe između R programiranja i Pythona | R PROGRAMIRANJE | PITON |
| Cilj | Analiza podataka i statistika | Uvođenje i proizvodnja |
| Korisnici | R & D | Programi i programeri |
| savitljivost | Jednostavna upotreba biblioteke (lako dostupna) | Lako graditi nove modele (od nule). |
| Krivulja ucenja | težak | linearan |
| Integracija | Radi lokalno u sustavima | Dobro integrirani s dostupnom aplikacijom |
| Zadatak | Lako se dobivaju primarni rezultati | Dobar i lagan za implementaciju algoritama |
| IRO | RStudio je IDE koji treba instalirati | Spyder, Ipython i Notebook |
| Paketi i detalji knjižnice | Tydiverse, ggplot2, karet i zoološki vrt | Pande, scipy, scikit-learn, Tensorflow i caret neke su od najčešće korištenih. |
| Nedostaci | Sporo s visokom krivuljom učenja. Korisnik mora ovisiti o knjižnici | Količine knjižnice nisu toliko u usporedbi s R |
| prednosti |
|
|
Zaključak - R Programiranje vs Python
Izbor između R Programiranja i Pythona ovisi o donjim kriterijima -
- Vrsta problema koju želite riješiti.
- Koliki je neto trošak učenja jezika - potrebno je vrijeme da se nauči novi jezik koji odgovara problemu koji želi riješiti.
- Vrsta alata zajednice koji se koriste u vašem polju.
- Koji su drugi alati dostupni i koliko su se dobro uskladili s uobičajeno korištenim alatima u organizaciji.
- Trebalo bi biti jasno jer su analiza i implementacija dvije različite stvari.
- Vremenski faktor je također vrlo presudan
Preporučeni članak
Ovo je koristan vodič za razlike između programiranja R i Pythona. Ovdje smo razgovarali o značenju i R programiranja i Pythona s njihovim usporedbama, ključnim razlikama i zaključcima. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Programiranje u odnosu na skripte
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 važne usporedbe
- Python vs Ruby Performance - koji je bolji
- TensorFlow vs Caffe: razlike