Masinõpe seisneb teadmiste kaevandamises andmetest ja nende rakendamine on viimastel aastatel muutunud igapäevaelus laialdaseks. Masinõppe tehnikaid võetakse kasutusele paljudes rakendustes. Alates filmisoovitustest, milliseid toite tellida või milliseid tooteid osta, kuni sõprade äratundmiseni piltidel, on paljude veebisaitide ja rakenduste keskmes masinõppe algoritmid. Vaadake mis tahes keerulisi veebisaite, nagu Amazon, Facebook või Netflix, leiate suure tõenäosusega saidi iga osa, mis sisaldab mitut masinõppe mudelit. Pythonist on saanud paljude andmeteaduste rakenduste de facto standard, mis ühendab üldotstarbeliste programmeerimiskeelte võimsuse ja domeenispetsiifiliste skriptikeelte nagu R mitmekesisusega. Kuid R pole eriti kiire ning kood on halvasti kirjutatud ja aeglane, v.a. see sisaldab Pythoniga võrreldes tõesti häid statistilisi raamatukogusid. Kas peaksite masinaõppimiseks kasutama Pythoni või R-i?

Mis on Python?

Python on laialt levinud andmeteaduses üks populaarsemaid üldotstarbelisi programmeerimiskeeli. Nii et sellel on suur hulk kasulikke lisateekide raamatukogusid, mille on välja töötanud selle suur kogukond. Python ühendab üldotstarbeliste programmeerimiskeelte võimsuse ja domeenispetsiifiliste skriptikeelte (nt R või MATLAB) kasutamise hõlpsa kasutamise. Sellel on raamatukogud visualiseerimiseks, andmete laadimiseks, statistika koostamiseks, loomuliku keele töötlemiseks, piltide töötlemiseks ja muuks. See pakub andmeteadlastele suurt hulka üld- ja eriotstarbelisi funktsioone. Aastate jooksul on Pythonist saanud paljude andmeteaduste rakenduste de facto standard. Üldotstarbelise programmeerimiskeelena võimaldab Python luua ka keerulisi graafilisi kasutajaliideseid (GUI) ja veebiteenuseid ning integreerida olemasolevatesse süsteemidesse.

Mis on R?

R on võimas avatud lähtekoodiga programmeerimiskeel ja S.-nimelise programmeerimiskeele kõrvalosa. R on tarkvarakeskkond, mille on välja töötanud Ross Ihaka ja Robert Gentleman Uus-Meremaa Aucklandi ülikoolist. Ehkki R töötati algselt välja statistikute jaoks ja nende poolt, on see nüüd statistiliste andmete arvutamisel de facto standardkeel. Andmete analüüs toimub R-s, kirjutades skriptid ja funktsioonid R-programmeerimiskeeles. Keel pakub objekte, operaatoreid ja funktsioone, mis muudavad andmete uurimise, modelleerimise ja visualiseerimise protsessi loomulikuks. Andmeteadlased, analüütikud ja statistikud kasutavad R-i statistilise analüüsi, ennustava modelleerimise ja andmete visualiseerimise jaoks. R-s on mitut tüüpi mudeleid, mis hõlmavad masinõppe kogu ökosüsteemi üldisemalt.

Erinevus Pythoni ja R-masinõppe vahel

  1. Pythoni ja R-masinaõppe alused

- Python on üks populaarsemaid andmetöötluse üldotstarbelisi programmeerimiskeeli, mis ühendab üldotstarbeliste programmeerimiskeelte jõu ja domeenispetsiifiliste skriptikeelte (nt R või MATLAB) kasutamise lihtsuse. R on võimas avatud lähtekoodiga programmeerimiskeel ja S.-nimelise programmeerimiskeele kõrvaltoime. R töötati algselt välja statistikute jaoks ja nüüd, kuid nüüd on see statistika arvutamisel de facto standardkeel. Andmete analüüs toimub R-s, kirjutades skriptid ja funktsioonid R-programmeerimiskeeles.

  1. Paketid ja raamatukogud

- Nii Pythonil kui ka R-l on avatud lähtekoodiga tööriistade ja raamatukogude kindlad ökosüsteemid. Kuid R-l on selle jõudluse suurendamiseks rohkem erinevaid pakette, sealhulgas Nnet-i lisapakett, mis võimaldab teil luua närvivõrgu mudeleid. Caret-pakett on järjekordne terviklik raamistik, mis toetab R masinaõppe võimalusi. Python on seevastu keskendunud peamiselt masinõppele ja sellel on raamatukogud andmete laadimiseks, visualiseerimiseks, statistika koostamiseks, loomuliku keele töötlemiseks, piltide töötlemiseks ja muuks. PyBrain on Pythoni närvivõrkude raamatukogu, mis pakub masinõppe jaoks paindlikke ja hõlpsasti kasutatavaid algoritme. Muud populaarsed Pythoni teegid hõlmavad NumPy ja SciPy, mis on Pythoni teadusliku arvutamise põhipaketid.

  1. Õppimise lihtsus

- Python on masinõppe ökosüsteemis juba tuntud oma lihtsuse poolest, mis teeb sellest andmeanalüütikute jaoks eelistatud valiku. Üks Pythoni kasutamise peamisi eeliseid on võime koodiga suhelda, kasutades terminali või muid tööriistu, näiteks Jupyteri sülearvuti. R seevastu on populaarsem andmetöötluses, mida on üsna keeruline välja õppida. R-l on järsk õppimiskõver ja seda on tõesti raske masterdada kui Pythonit. Pythoni koode on lihtsam kirjutada ja hooldada ning need on robustsemad kui R. Kõik R-tüüpi paketid vajavad enne kõigi välja käimist natuke mõistmist.

  1. Paindlikkus

- Mis teeb Pythoni masinõppe jaoks paremaks valikuks, on selle paindlikkus tootmises kasutamiseks. Ja see on kiire, kerge ja võimas. Python on loetava süntaksiga üldotstarbeline keel, mis pakub teile suurt paindlikkust. Õigete tööriistade ja raamatukogude abil saab Pythoni kasutada peaaegu kõigi ehitamiseks ja sisekujundajad muudavad teid praktiliselt piiramatuks. R seevastu on statistiliste andmete arvutamisel de facto standardkeel ja see on avatud lähtekoodiga, mis tähendab, et lähtekood on kontrollimiseks ja muutmiseks avatud kõigile, kes teavad, kuidas meetodid ja algoritmid töötavad kapoti all.

Python vs R: võrdlusdiagramm

Pythoni salmide kokkuvõte R Masinõpe

Nii Pythonil kui ka R-l on avatud lähtekoodiga tööriistade ja raamatukogude kindlad ökosüsteemid. Kuid R-l on oma jõudluse suurendamiseks rohkem erinevaid pakette, kuid Python on võimsam ja robustsem kui R, mis muudab selle ideaalseks ettevõtte tasemel rakenduste loomiseks. Pythoni kiirus ja paindlikkus võimaldavad tal teistest keeltest ja raamistikest edestada. Kuid R pole eriti kiire ja kood on halvasti kirjutatud ning see loodi andmeteadlastele, mitte arvutitele, mis muudab R märgatavalt aeglasemaks kui teised programmeerimiskeeled, sealhulgas Python. Lühidalt öeldes oskab Python paremini masinõppimist, samas kui R uhkeldab suurepärase kogukonnaga andmete uurimiseks ja õppimiseks.

Viited

  • Kujutise krediit: https://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)#/media/File:R_logo.svg
  • Piltkrediit: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Lozingle_10032014.jpg
  • Ayyadevara, V Kishore. Professionaalsed masinõppe algoritmid: praktiline lähenemisviis algoritmide rakendamisele Pythonis ja R. New Yorgis: Apress, 2018. Prindi
  • Muller, Andreas C. ja Sarah Guido. Sissejuhatus masinõppesse Pythoni abil. Sebastopol, California: O'Reilly Media, 2016. Trükk
  • Burger, Scott V. Sissejuhatus masinõppesse koos R. Sebastopoliga, California: O'Reilly Media, 2018. Prindi