Verschillen tussen R-programmering en Python
In dit onderwerp gaan we meer te weten komen over R programmeren versus python, wat het beste is met hun verbazingwekkende verschillen. Machine learning is het resultaat van onderzoekers en wetenschappers over de hele wereld met mogelijkheden die onze verbeelding te boven gaan. Het is de toekomst en heeft vele industrieën gevormd, ondanks het feit dat het de nieuwste trend op de wereldmarkt is. Bedrijven zoals Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon en vele anderen hebben een neiging tot deze technologie. Deze R Programming vs Python-blog gaat voornamelijk over concepten en talen voor machine learning (R en PYTHON). Maar voordat we verder gaan in dit R Programming vs Python-artikel, is het beter om enkele definities voor de lezers te wissen, zodat de gebruikte termen op de best mogelijke manier kunnen worden begrepen.
Voorwaarden - AI / Machine learning / algoritmen / R programmeren / Python / data science.
Volg dit Venn-diagram 
Kunstmatige intelligentie (AI) is een bredere term en is een informatica-tak die probeert machines te bouwen die in staat zijn tot intelligent gedrag.
Data Science handelt in processen en systemen om kennis of nuttige inzichten (betekent betekenisvolle gegevens) te halen uit onbewerkte gegevens (betekent ongeorganiseerd) in verschillende vormen.
Machine Learning is niets anders dan leren van gegevens gedurende een bepaalde periode. Hierdoor werken onze computers zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning is de tak van AI die het beste werkt met data science.
Algoritmen zijn een set regels die worden gevolgd bij het oplossen van problemen. Machine learning, algoritmen nemen en gebruiken de gegevens om berekeningen uit te voeren en de gewenste resultaten te vinden. Het kan eenvoudig of complex zijn, afhankelijk van de complexiteit van de gegevens die worden verwerkt. De effectiviteit van uw algoritme hangt af van hoe goed het is getraind (betekent in welke mate scenario's worden getest).
R is een programmeertaal en een gratis softwareomgeving voor statistisch computergebruik en grafische afbeeldingen die wordt ondersteund door de R Foundation for Statistical Computing. Bron - Wikipedia
Python is een geïnterpreteerde programmeertaal op hoog niveau voor algemene programmering. Bron - Wikipedia
Echte scenario's - Machine Learning heeft ons in de loop der jaren zelfrijdende auto's, effectief zoeken op het web en een enorm verbeterd begrip van het menselijk genoom gegeven. Maar de vraag is hoe dit werkt?
Je hebt je misschien situaties herinnerd waarin je de technologie bedankte die je gebruikte, maar je kon niet precies vertellen waarom die dingen gebeuren. Bijna iedereen van ons brengt tegenwoordig het grootste deel van de tijd door op e-commerce websites of browsen via Google.
Vaak gebeurde het wanneer je bijvoorbeeld een typefout maakte tijdens het zoeken in Google en het ons de boodschap geeft dat "bedoelde je dit …". Dit is niets anders dan Google Machine learning-algoritmen, een systeem dat detecteert wat je zoekt een paar keer geleden gemaakt na een specifieke zoekopdracht.
Laten we nog een scenario nemen om het duidelijker te maken, Amazon is een wereldwijd bekend e-commerceplatform. Mensen zoeken naar producten wat ze nodig hebben. Stel dat de heer Paul op zoek is naar de mobiele Motorola-set, hij doet een zoekopdracht en vindt de mobiele telefoon (van Motorola), maar de website suggereert ook enkele relevante productdetails samen met de mobiele telefoon, zoals schermbescherming, hoofdtelefoons die daar het best mee compatibel zijn bepaalde mobiele telefoon. Dit is opnieuw het machine learning-algoritme dat door Amazon wordt gebruikt. Het is de bedoeling om te wissen dat deze bedrijven aan deze technologie werken om het gebruik van de applicatie te vergemakkelijken met klanttevredenheid door de complexiteit te verminderen.
Beste head-to-head vergelijking tussen R-programmering versus Python
Hieronder staat de top 10 beste vergelijking tussen R-programmering versus Python 
Belangrijkste belangrijkste verschillen tussen R-programmering versus Python
Beide R Programming vs Python zijn populaire keuzes in de markt; laten we de belangrijkste verschillen tussen R Programming versus Python bespreken om te weten welke de beste is:
R werd gecreëerd door Ross Ihaka en Robert Gentleman in het jaar 1995, terwijl Python werd gecreëerd door Guido Van Rossum in het jaar 1991.
R is gericht op coderingstaal die uitsluitend is gebouwd voor statistieken en gegevensanalyse, terwijl Python flexibel is met pakketten om de gegevens aan te passen.
R is geweldig als het gaat om complexe visuals met eenvoudige aanpassing, terwijl Python niet zo goed is voor persklare visualisatie.
R is moeilijk te integreren met de productieworkflow. Meestal een statistische analyse- en grafische tool, terwijl Python gemakkelijk kan worden geïntegreerd in een productieworkflow en een echt onderdeel van het product kan worden.
R heeft een stabiele release (actueel) van 3.5.0 vanaf 23 april 2018, terwijl Python 3.6.5 (actueel) vanaf 28 maart 2018.
R heeft .r, .R, .R Data, .rds en .rda bestandsnaamextensies terwijl Python .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz bestandsnaamextensies heeft.
Beste vergelijkingstabel van R-programmering versus Python
Zoals we al hebben bestudeerd over de verbazingwekkende verschillen van R programmeren versus python. Nu gaan we naar de beste vergelijkingstabel Between R Programming vs Python kijken om te weten welke de beste is.
De machine learning is verdeeld in 3 soorten leeralgoritmen die zijn -
- Supervised Machine learning-algoritmen
- Niet-bewaakte algoritmen voor machinaal leren
- Versterking Machine learning algoritmen
De tools kunnen variëren afhankelijk van het gebruiksgemak op basis van bruikbaarheid, vereiste en beschikbaarheid, maar de algoritmen zullen hetzelfde zijn en op een andere manier worden uitgevoerd.
| De basis van vergelijking tussen R-programmering versus Python | R PROGRAMMERING | PYTHON |
| Doelstelling | Gegevensanalyse en statistieken | Implementatie en productie |
| gebruikers | R & D | Programma's en ontwikkelaars |
| Flexibiliteit | Makkelijk om een bibliotheek te gebruiken (direct beschikbaar) | Gemakkelijk om nieuwe modellen te bouwen (vanaf nul). |
| Leercurve | Moeilijk | Lineair |
| integratie | Werkt lokaal op de systemen | Goed geïntegreerd met de beschikbare app |
| Taak | Eenvoudig om primaire resultaten te krijgen | Goed en gemakkelijk om algoritmen in te zetten |
| IDE | RStudio is de IDE die moet worden geïnstalleerd | Spyder, Ipython en Notebook |
| Pakketten en bibliotheekgegevens | Tydiverse, ggplot2, caret en zoo | Panda's, scipy, scikit-learn, Tensorflow en caret zijn enkele van de meest gebruikte. |
| nadelen | Langzaam met een hoge leercurve. Een gebruiker moet afhankelijk zijn van de bibliotheken | De bibliotheekhoeveelheden zijn niet zoveel als in vergelijking met R |
| voordelen |
|
|
Conclusie - R Programmering versus Python
De keuze tussen R Programming vs Python hangt af van de onderstaande criteria -
- Het soort probleem dat u wilt oplossen.
- Wat zijn de netto kosten van het leren van een taal - het kost tijd om een nieuwe taal te leren die past bij het probleem dat men wil oplossen.
- Het soort community-tools dat in uw vakgebied wordt gebruikt.
- Welke andere tools zijn er beschikbaar en hoe goed zijn ze afgestemd op de veelgebruikte tools binnen de organisatie.
- Je moet duidelijk zijn, want analyse en implementatie zijn twee verschillende dingen.
- De tijdsfactor is ook erg cruciaal
Aanbevolen artikel
Dit is een nuttige gids voor verschillen tussen R-programmering versus Python geweest. Hier hebben we de betekenis van zowel R-programmering als Python besproken met hun Head-to-Head-vergelijkingen, belangrijke verschillen en conclusies. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Programmeren versus scriptverschillen
- Python tegen Matlab
- Python 3 versus Python 2 belangrijke vergelijkingen
- Python vs Ruby Performance - Welke is beter
- TensorFlow vs Caffe: Verschillen