Forskjeller mellom R-programmering vs Python
I dette emnet skal vi lære om R-programmering kontra python som er best med de fantastiske forskjellene. Maskinlæring er resultatet av forskere og forskere over hele kloden med evner langt utenfor fantasien vår. Det er fremtiden og har formet mange bransjer til tross for at de er den siste trenden i det globale markedet. Selskaper som Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon og mange andre har en tilbøyelighet til denne teknologien. Denne R-programmeringen vs Python-bloggen omhandler først og fremst maskinlæringskonsepter og språk (R og PYTHON). Men før vi går videre i denne R Programming vs Python-artikkelen, er det bedre å fjerne noen definisjoner for leserne, slik at begrepene som brukes kan forstås på best mulig måte.
Betegnelser - AI / Maskinlæring / algoritmer / R-programmering / Python / data science.
Følg dette Venn-diagrammet 
Artificial Intelligence (AI) er et bredere begrep og er en datavitenskapelig gren som prøver å bygge maskiner som er i stand til intelligent atferd.
Data Science tar for seg prosesser og systemer for å hente ut kunnskap eller nyttig innsikt (betyr meningsfulle data) fra rådata (betyr uorganisert) i forskjellige former.
Maskinlæring er ikke annet enn å lære av data over en periode. Dette får datamaskinene våre til å handle uten å være programmert eksplisitt. Maskinlæring er den grenen av AI som fungerer best med datavitenskap.
Algoritmer er et sett med regler som følges når du løser problemer. Maskinlæring, algoritmer tar og bruker dataene til å utføre beregninger og finne de ønskede resultatene. Det kan være enkelt eller sammensatt avhengig av kompleksiteten i dataene som behandles. Effektiviteten til algoritmen din avhenger av hvor godt den har blitt trent (betyr i hvilken grad scenariene blir testet).
R er et programmeringsspråk og gratis programvaremiljø for statistisk databehandling og grafikk som støttes av R Foundation for Statistical Computing. Kilde - Wikipedia
Python er et tolket programmeringsspråk på høyt nivå for generell programmering. Kilde - Wikipedia
Ekte scenarier - Gjennom årene har Machine Learning gitt oss selvdrevne biler, effektivt nettsøk og en enorm forbedret forståelse av det menneskelige genomet. Men spørsmålet er hvordan dette fungerer?
Du husket kanskje noen situasjoner der du takket for teknologien du brukte, men ikke kunne fortelle nøyaktig hvorfor disse tingene skjer. Nesten alle av oss bruker i dag mesteparten av tiden på netthandel nettsteder eller surfer gjennom Google.
Mange ganger skjedde det for eksempel når du lager en skrivefeil mens du søkte i Google, og det ga oss beskjeden om at "mente du dette ……." Dette er ikke annet enn Google Machine-læringsalgoritmer, et system som oppdager hva som søker deg gjort for et par tid siden etter å ha foretatt et spesifikt søk.
La oss ta enda et scenario for å gjøre det tydeligere. Amazon er en verdensomspennende e-handelsplattform. Folk ser etter produkter det de trenger. Si at Paul er på jakt etter Motorola mobilsett, han søker og finner mobiltelefonen (fra Motorola), men nettstedet foreslår også noen relevante produktdetaljer sammen med mobiltelefonen, som skjermbeskyttelse, hodetelefoner som er best kompatible med det bestemt mobiltelefon. Dette er igjen maskinlæringsalgoritmen som brukes av Amazon. Intensjonen er å fjerne disse selskapene som jobber med denne teknologien for å lette applikasjonsbruken med kundetilfredshet ved å redusere kompleksiteten.
Beste sammenligning mellom head-to-head mellom R-programmering vs Python
Nedenfor er de 10 beste sammenligningene mellom R-programmering vs Python 
Topp viktige forskjeller mellom R-programmering vs Python
Både R-programmering vs Python er populære valg i markedet; la oss diskutere Toppnøkkelen Forskjeller mellom R-programmering vs Python for å vite hvilken som er best:
R ble opprettet av Ross Ihaka og Robert Gentleman i 1995, mens Python ble opprettet av Guido Van Rossum i 1991.
R er fokusert på kodespråk som er bygget utelukkende for statistikk og dataanalyse, mens Python har fleksibilitet med pakker for å skreddersy dataene.
R er flott når det gjelder komplekse bilder med enkel tilpasning, mens Python ikke er like bra for presseklar visualisering.
R er vanskelig å integrere med produksjonsflyten. Stort sett et statistisk analyse- og grafikkverktøy, mens Python enkelt integreres i en produksjons arbeidsflyt og kan bli en faktisk del av produktet.
R har en stabil utgivelse (nåværende) på 3.5.0 fra 23. april 2018, mens Python 3.6.5 (nåværende) per 28. mars 2018.
R har .r, .R, .R data, .rds og .rda filendelser, mens Python har filtypene .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz.
Beste sammenligningstabell for R-programmering vs Python
Som vi allerede har studert om de fantastiske forskjellene i R-programmering kontra python. Nå skal vi se på den beste sammenligningstabellen mellom R-programmering vs Python for å vite hvilken som er best.
Maskinlæringen er delt inn i tre typer læringsalgoritmer som er -
- Overvåkede maskinlæringsalgoritmer
- Uovervåket maskinlæringsalgoritmer
- Forsterkningsmaskinens læringsalgoritmer
Verktøyene kan variere etter bekvemmelighet basert på brukervennlighet, krav og tilgjengelighet, men algoritmene vil være de samme og utføres på en annen måte.
| Grunnlaget for sammenligning mellom R-programmering vs Python | R PROGRAMMERING | PYTHON |
| Objektiv | Dataanalyse og statistikk | Distribusjon og produksjon |
| brukere | R & D | Programmer og utviklere |
| fleksibilitet | Enkel å bruke et bibliotek (lett tilgjengelig) | Enkelt å konstruere nye modeller (fra bunnen av). |
| Læringskurve | Vanskelig | lineær |
| Integrering | Kjører lokalt på systemene | Godt integrert med appen tilgjengelig |
| Oppgave | Lett å få primære resultater | Bra og enkle å distribuere algoritmer |
| IDE | RStudio er IDE som skal installeres | Spyder, Ipython og Notebook |
| Pakker og bibliotekdetaljer | Tydiverse, ggplot2, caret og zoo | Pandaer, scipy, scikit-learning, tensorflow og caret er noen av de mest brukte. |
| ulemper | Sakte med en høy læringskurve. En bruker må være avhengig av bibliotekene | Bibliotekets mengder er ikke så mye sammenlignet med R |
| Fordeler |
|
|
Konklusjon - R-programmering vs Python
Valget mellom R-programmering vs Python avhenger av kriteriene nedenfor -
- Den typen problem du vil løse.
- Hva er netto kostnadene ved å lære et språk - det tar tid å lære et nytt språk som passer til problemet man ønsker å løse.
- Den slags samfunnsverktøy som brukes i ditt felt.
- Hvilke andre verktøy er tilgjengelige og hvor godt de stemmer overens med de ofte brukte verktøyene i organisasjonen.
- Man bør være tydelig ettersom analyse og distribusjon er to forskjellige ting.
- Tidsfaktoren er også veldig avgjørende
Anbefalt artikkel
Dette har vært en nyttig guide til Differences Between R Programming vs Python her. Vi har diskutert betydningen av både R-programmering og Python med deres Head to Head-sammenligninger, viktige forskjeller og konklusjoner. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Programmering vs skriptforskjeller
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 viktige sammenligninger
- Python vs Ruby Performance - Hvilken som er bedre
- TensorFlow vs Caffe: Differences