تفاوت استفاده از زبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین

مقدمه‌ای بر تفاوت استفاده از زبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک ابزار تجزیه و تحلیل داده است که ساخت مدل محاسباتی را خودکار انجام می‌دهد. یادگیری ماشین رشته‌ای است که از الگوریتم‌ها برای یادگیری داده‌ها و پیش‌بینی استفاده می‌کند.

عملاً به این معنی است که می‌توانیم اطلاعات را به یک الگوریتم داده و از آن برای پیش‌بینی در مورد آنچه ممکن است در آینده رخ دهد استفاده کنیم. این شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستم‌ها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین مداخله انسانی تصمیم بگیرند.

بدون شک R و پایتون محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای ساخت مدل‌های داده هستند.

R در سال 1992 توسعه یافت و برای سال‌ها زبان برنامه نویسی منتخب اکثر داده شناسان بود. زبان برنامه نویسی R به صراحت برای تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط آماردانانی که به دنبال راه حلی متن باز هستند که می‌تواند جایگزین سیستم‌های قدیمی مانند سریال متصل اسکازی و متلب شود، توسعه داده شود.

پایتون در سال 1989 توسعه یافت و احتمالاً زبان برنامه نویسی انتخابی برای کارهای علم داده با فلسفه‌ای است که بر خوانایی و کارایی کد تأکید دارد.

تفاوت‌های کلیدی استفاده از زبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین 

در زیر لیستی از نکات وجود دارد، تفاوت‌های کلیدی استفاده از زبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین شرح داده شده است

R و پایتون بسته‌های زیادی برای افزایش عملکرد خود دارند. بسته‌های شبکه در R به ساخت مدل شبکه‌های عصبی کمک می‌کند. هشتک (Caret)، بسته دیگری است که قابلیت‌های یادگیری ماشین R را برای ایجاد مدل، پیش‌بینی می‌کند. پای بِرِین یک کتابخانه یادگیری ماشینی مدولار است که الگوریتم‌های قدرتمندی را برای وظایف یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. اسکیت لرن محبوب‌ترین کتابخانه یادگیری ماشین برای پایتون است که برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود.

• پایتون بسته‌های ناماپای/اسکایپای برای محاسبات علمی، مت پلات برای ساخت نمودارها،اسکیت لرن برای یادگیری ماشین و پانداها برای دستکاری داده‌ها ارائه می‌دهد در حالی که R بسته‌هایی مانند dplyr، plyr و داده را فراهم می‌کند. جدولی برای دستکاری بسته‌ها، یک تیر برای دستکاری رشته، ggvis و ggplot2 برای تجسم داده‌ها و هشتک (Caret) برای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.
• پایتون را می‌توان برای بسیاری از اهداف مختلف از توسعه وب گرفته تا توسعه برنامه و علم داده استفاده کرد در حالی که R در اصل برای تجزیه و تحلیل آماری ساخته شده است.
• R  برای همه انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها مناسب است در حالی که پایتون به منظور پیاده سازی الگوریتم برای کاربرد تولید مناسب است.
• R زبان اصلی برای کارهای تجزیه و تحلیل داده است که نیاز به محاسبات مستقل دارند، در حالی که پایتون در حین ادغام وظایف تجزیه و تحلیل داده‌ها با یکپارچه سازی وب یا اگر کد آماری نیاز به گنجاندن در پایگاه داده باشد، انعطاف پذیری بیشتری را فراهم می‌کند.
• کتابخانه‌های تجسم داده پایتون شامل Seaborn، Bokeh و Pygal است، در حالی که کتابخانه R شامل ggplot2، ggvis، googleVis و rCharts است.
• R تصاویری خیره کننده را ارائه می‌دهد که بسیار پیچیده تر از تجسم‌های پیچیده پایتون هستند.
• پایتون به دلیل سادگی در دنیای برنامه نویسی مشهور است و بنابراین اولین انتخاب برای تحلیلگران داده است در حالی که یادگیری و استفاده از R بسیار چالش برانگیز است. این نیاز به توسعه دهنده برای یادگیری و درک کدنویسی دارد.
• R برای کارهای اکتشافی، تجسم، تجزیه و تحلیل پیچیده عالی است در حالی که پایتون برای برنامه نویسان و توسعه دهندگان بهتر است.

جدول تفاوت استفاده از زبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین

• 8  تفاوت استفاده اززبان پایتون در مقابل R در یادگیری ماشین

نتیجه

همیشه انتخاب ابزارها و زبان‌هایی که طیف وسیعی از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهند بسیار دشوار است. انتخاب بین R و پایتون کاملاً به کاربرد و قابلیت‌ها بستگی دارد. کاملا بر اساس نیاز شماست.

اگر به دنبال مقدار عددی هستید، بهتر است با R شروع کنید. برعکس، اگر یک دانشمند علوم کامپیوتر هستید، انتخاب پایتون آسان تر است. سپس باید به هدف فکر کنید. R و پایتون اگر نیاز شما تجسم داده یا تجزیه و تحلیل داده است، ترجیح داده می شود R را انتخاب کنید، اما برای کدنویسی یا توسعه پروژه ترجیحا پایتون را انتخاب کنید.

مطالب مرتبط:

منبع

 ترجمه از: دیبا ضابطی طرقی