Diferencia entre Python y R Machine Learning
El aprendizaje automático se trata de extraer conocimiento de los datos y su aplicación, en los últimos años, se ha vuelto omnipresente en la vida cotidiana. Las técnicas de aprendizaje automático se están adoptando para diversas aplicaciones. Desde recomendaciones de películas hasta qué comida pedir o productos comprar, hasta reconocer amigos en imágenes, los algoritmos de aprendizaje automático están en el corazón de muchos sitios web y aplicaciones. Mire cualquier sitio web complejo como Amazon, Facebook o Netflix, es muy probable que encuentre cada parte del sitio que contiene múltiples modelos de aprendizaje automático. Python es el estándar de facto para muchas aplicaciones de ciencia de datos que combina el poder de los lenguajes de programación generales con la flexibilidad de los lenguajes de secuencias de comandos específicos de dominio como R. Sin embargo, R no es muy rápido y excepto que el código es pobre. escrito y lento. incluye bibliotecas estadísticas realmente buenas en comparación con Python. Entonces, ¿debería usar Python o R para el aprendizaje automático?
¿Qué es Python?
Python es uno de los lenguajes de programación de propósito general más populares y ampliamente utilizados para la ciencia de datos. Como tal, disfruta de una gran cantidad de útiles bibliotecas de complementos desarrolladas por su increíble comunidad. Python combina el poder de los lenguajes de programación de propósito general con la facilidad de uso de los lenguajes de secuencias de comandos específicos de dominio como R o MATLAB. Hay bibliotecas para visualización, carga de datos, estadísticas, procesamiento de lenguaje natural, procesamiento de imágenes y más. Proporciona una amplia gama de funciones de propósito general y especial para científicos de datos. A lo largo de los años, Python se ha convertido en el estándar de facto para muchas aplicaciones de ciencia de datos. Como lenguaje de programación general, Python también permite la creación de interfaces gráficas de usuario (GUI) y servicios web complejos, y la integración en sistemas existentes.
¿Qué es R?
R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto y un derivado de un lenguaje de programación llamado S. R es un entorno de software desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Aunque R fue desarrollado originalmente por y para estadísticos, se ha convertido en el lenguaje estándar de facto para la computación estadística. El análisis de datos en R se realiza escribiendo scripts y funciones en el lenguaje de programación R. El lenguaje proporciona objetos, operadores y funciones que hacen que el proceso de exploración, modelado y visualización de datos sea un proceso natural. Tanto los científicos de datos como los analistas y estadísticos usan R para el análisis estadístico, el modelado predictivo y la visualización de datos. Hay muchos tipos de modelos en R que abarcan todo el ecosistema de aprendizaje automático de manera más general.
Diferencia entre Python y R Machine Learning
Fundamentos de Python y R Machine Learning
– Python es uno de los lenguajes de programación de propósito general más populares para la ciencia de datos que combina el poder de los lenguajes de programación de propósito general con la facilidad de los lenguajes de secuencias de comandos específicos de dominio como R o MATLAB. R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto y un derivado del lenguaje de programación llamado S. R fue desarrollado originalmente por y para estadísticos, pero ahora es el lenguaje estándar de facto para la computación estadística. El análisis de datos en R se realiza escribiendo scripts y funciones en el lenguaje de programación R.
Paquetes y bibliotecas
– Tanto Python como R tienen ecosistemas sólidos de herramientas y bibliotecas de código abierto. Sin embargo, R tiene más disponibilidad de varios paquetes para aumentar su rendimiento, incluido un paquete adicional llamado Nnet que le permite crear modelos de redes neuronales. Caret Pack es otro marco integral que aumenta las capacidades de aprendizaje automático de R. Por otro lado, Python se centra principalmente en el aprendizaje automático y tiene bibliotecas para carga de datos, visualización, estadísticas, procesamiento de lenguaje natural, procesamiento de imágenes y más. PyBrain es una biblioteca de redes neuronales de Python que ofrece algoritmos flexibles y fáciles de usar para el aprendizaje automático. Otras bibliotecas populares de Python incluyen NumPy y SciPy, que son paquetes básicos para computación científica con Python.
Facilidad de aprendizaje
– Python ya es conocido por su simplicidad en el ecosistema de aprendizaje automático, lo que lo convierte en la mejor opción para los analistas de datos. Una de las principales ventajas de usar Python es su capacidad para interactuar con el código, usando una terminal u otras herramientas como Jupyter Notebook. Por otro lado, R es más popular en la ciencia de datos, que es bastante difícil de aprender. R tiene una curva de aprendizaje empinada y es más difícil de dominar que Python. Los códigos de Python son más fáciles de escribir y mantener y más robustos que R. Cada paquete en R requiere un poco de comprensión antes de aventurarse.
Flexibilidad
– Lo que hace que Python sea una mejor opción para el aprendizaje automático es su flexibilidad para el uso en producción. Y es rápido, ligero y potente. Python es un lenguaje versátil con una sintaxis legible que le brinda una gran flexibilidad. Con las herramientas y bibliotecas adecuadas, Python se puede usar para construir casi cualquier cosa y los decoradores lo hacen casi ilimitado. R, por otro lado, es el lenguaje estándar de facto para la computación estadística y es de código abierto, lo que significa que el código fuente está abierto a inspección y modificación por parte de cualquiera que sepa cómo funcionan los métodos y los algoritmos ocultos.
pitón contra R:
Resumen de los versos de Python R Machine Learning
Tanto Python como R tienen ecosistemas sólidos de herramientas y bibliotecas de código abierto. Sin embargo, R tiene más disponibilidad de varios paquetes para mejorar su rendimiento, mientras que Python es más potente y robusto que R, lo que lo hace adecuado para crear aplicaciones de nivel empresarial. La velocidad y la flexibilidad de Python le permiten superar a otros lenguajes y marcos. Sin embargo, R no es muy rápido y el código está mal escrito y creado pensando en los científicos de datos, no en las computadoras, lo que hace que R sea mucho más lento que otros lenguajes de programación, incluido Python. En resumen, Python es mejor en el aprendizaje automático y R tiene una gran comunidad para la exploración y el aprendizaje de datos.
