Différence entre Python et R Machine Learning

L'apprentissage automatique consiste à extraire les connaissances des données et son application, ces dernières années, est devenue omniprésente dans la vie quotidienne. Les techniques d'apprentissage automatique sont adoptées pour une variété d'applications. Des recommandations de films à la nourriture à commander ou aux produits à acheter, à la reconnaissance de vos amis en images, de nombreux sites Web et applications ont des algorithmes d'apprentissage automatique à la base. Regardez n'importe quel site Web complexe comme Amazon, Facebook ou Netflix, vous êtes très susceptible de trouver chaque partie du site contenant plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Python est devenu la norme de facto pour de nombreuses applications de science des données qui combinent la puissance des langages de programmation à usage général avec la polyvalence des langages de script spécifiques au domaine comme R. Cependant, R n'est pas très rapide et le code est mal écrit et lent, sauf qu'il comprend de très bonnes bibliothèques statistiques par rapport à Python. Donc, si vous utilisez Python ou R pour l'apprentissage automatique?

Qu'est-ce que Python?

Python est l'un des langages de programmation à usage général les plus populaires pour la science des données à une utilisation généralisée. Il jouit donc d'un grand nombre de bibliothèques complémentaires utiles développées par sa grande communauté. Python combine la puissance des langages de programmation à usage général avec la facilité d'utilisation des langages de script spécifiques au domaine comme R ou Matlab. Il dispose de bibliothèques de visualisation, de chargement de données, de statistiques, de traitement du langage naturel, de traitement d'image, et plus. Il fournit aux scientifiques des données un large éventail de fonctionnalités générales et à usage spécial. Au fil des ans, Python est devenu la norme de facto pour de nombreuses applications de science des données. En tant que langage de programmation à usage général, Python permet également la création d'interfaces utilisateur graphiques complexes (GUIS) et de services Web, et pour l'intégration dans les systèmes existants.

Qu'est-ce que R?

R est un langage de programmation open-source puissant et une ramification d'un langage de programmation appelé S. R est un environnement logiciel développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman de l'Université d'Auckland, Nouvelle-Zélande,. Bien que R ait été initialement développé pour et par statisticiens, c'est maintenant le langage standard de facto pour l'informatique statistique. L'analyse des données se fait dans R en écrivant des scripts et des fonctions dans le langage de programmation R. La langue fournit des objets, des opérateurs et des fonctions qui font du processus d'exploration, de modélisation et de visualisation des données naturelles. Les scientifiques des données, les analystes et les statisticiens utilisent R pour l'analyse statistique, la modélisation prédictive et la visualisation des données. Il existe de nombreux types de modèles en R couvrant plus un écosystème de l'apprentissage automatique.

Différence entre Python et R Machine Learning

1. Bases de l'apprentissage automatique Python et R

- Python est l'un des langages de programmation à usage général les plus populaires pour la science des données qui combine la puissance des langages de programmation à usage général avec la facilité d'utilisation des langages de script spécifiques au domaine comme R ou Matlab. R est un langage de programmation open-source puissant et une ramification d'un langage de programmation appelé S. R a été initialement développé pour et par statisticiens, mais est maintenant le langage standard de facto pour l'informatique statistique. L'analyse des données se fait dans R en écrivant des scripts et des fonctions dans le langage de programmation R.

2. Packages et bibliothèques

- Python et R ont des écosystèmes robustes d'outils et de bibliothèques open source. Cependant, R a plus de disponibilité de différents packages pour augmenter ses performances, y compris un package complémentaire nommé NNET qui vous permet de créer des modèles de réseau de neurones. Le package Caret est un autre cadre complet qui renforce les capacités d'apprentissage automatique de R. Python, en revanche, est principalement axé sur l'apprentissage automatique et il dispose de bibliothèques pour le chargement des données, la visualisation, les statistiques, le traitement du langage naturel, le traitement d'image, et plus encore. Pybrain est la bibliothèque des réseaux de neurones Python qui propose des algorithmes flexibles et faciles à utiliser pour l'apprentissage automatique. Les autres bibliothèques Python populaires incluent Numpy et Scipy, qui sont des packages fondamentaux pour l'informatique scientifique avec Python.

3. Facilité d'apprentissage

- Python est déjà connu pour sa simplicité dans l'écosystème d'apprentissage automatique, ce qui en fait le choix préféré pour les analystes de données. L'un des principaux avantages de l'utilisation de Python est sa capacité à interagir avec le code, en utilisant un terminal ou d'autres outils comme le cahier Jupyter. R, en revanche, est plus populaire en science des données, ce qui est assez difficile à apprendre. R a une courbe d'apprentissage abrupte et est vraiment difficile à maîtriser que Python. Les codes python sont plus faciles à écrire et à maintenir et ils sont plus robustes que R. Chaque paquet en R nécessite un peu de compréhension avant de tout faire.

4. La flexibilité

- Ce qui fait de Python un meilleur choix pour l'apprentissage automatique, c'est sa flexibilité pour l'utilisation de la production. Et c'est rapide, léger et puissant. Python est un langage à usage général avec une syntaxe lisible qui vous donne une grande flexibilité. Avec les bons outils et les bons bibliothèques, Python peut être utilisé pour construire presque n'importe quoi et les décorateurs vous rendent pratiquement illimité. R, en revanche, est le langage standard de facto pour l'informatique statistique et son open-source qui signifie que le code source est ouvert à l'inspection et à la modification à quiconque sait comment les méthodes et les algorithmes fonctionnent sous le capot.

Python vs. R: Graphique de comparaison

Résumé des versets Python R Learning

Python et R ont des écosystèmes robustes d'outils et de bibliothèques open source. Cependant, R a plus de disponibilité de différents packages pour augmenter ses performances, mais Python est plus puissant, robuste que R, ce qui le rend idéal pour créer des applications au niveau de l'entreprise. La vitesse et la flexibilité de Python lui permettent de surpasser d'autres langues et cadres. Cependant, R n'est pas très rapide et le code est mal écrit et il a été créé pour les scientifiques des données, et non les ordinateurs, ce qui rend R sensiblement plus lent que les autres langages de programmation, y compris Python. En un mot, Python est meilleur dans l'apprentissage automatique tandis que R possède une grande communauté pour l'exploration et l'apprentissage des données.