Skillnader mellan R-programmering vs Python
I det här ämnet kommer vi att lära oss om R-programmering kontra python som är bäst med deras fantastiska skillnader. Maskininlärning är resultatet av forskare och forskare över hela världen med kapacitet långt bortom vår fantasi. Det är framtiden och har format många branscher, trots att de är den senaste trenden på den globala marknaden. Företag som Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon och många andra har en lutning mot denna teknik. Denna R-programmering vs Python-blogg handlar främst om maskininlärningskoncept och språk (R och PYTHON). Men innan vi går vidare i denna R Programming vs Python-artikel är det bättre att rensa några definitioner för sina läsare så att termerna som används kan förstås på bästa möjliga sätt.
Villkor - AI / maskininlärning / algoritmer / R-programmering / Python / datavetenskap.
Följ detta Venn-diagram 
Artificiell intelligens (AI) är en bredare term och är en datavetenskaplig gren som försöker bygga maskiner som kan intelligent beteende.
Data Science behandlar processer och system för att extrahera kunskap eller användbar insikt (betyder meningsfull data) från rådata (betyder oorganiserade) i olika former.
Maskininlärning är inget annat än att lära av data under en tidsperiod. Detta gör att våra datorer agerar utan att programmeras uttryckligen. Maskininlärning är den gren av AI som fungerar bäst med datavetenskap.
Algoritmer är en uppsättning regler som följs vid lösning av problem. Maskininlärning, algoritmer tar och använder data för att utföra beräkningar och hitta önskade resultat. Det kan vara antingen enkelt eller komplicerat beror på komplexiteten i de behandlade uppgifterna. Effektiviteten av din algoritm beror på hur väl den har tränats (betyder i vilken utsträckning scenarier testas).
R är ett programmeringsspråk och fri mjukvarumiljö för statistisk databehandling och grafik som stöds av R Foundation for Statistical Computing. Källa - Wikipedia
Python är ett tolkat programmeringsspråk på hög nivå för programmering i allmänna syften. Källa - Wikipedia
Verkliga scenarier - Under årens lopp har Machine Learning gett oss självdrivna bilar, effektiv webbsökning och en mycket förbättrad förståelse av det mänskliga genomet. Men frågan är hur detta fungerar?
Du kanske kommer ihåg några situationer där du tackade tekniken du använde men inte kunde berätta exakt varför dessa saker händer. Nästan alla av oss tillbringar idag större delen av tiden på e-handelswebbplatser eller surfar genom Google.
Många gånger hände det till exempel när du skapar en skrivfel medan du sökte i Google och det ger oss meddelandet att "menade du det här … …". Detta är inget annat än att lära algoritmer från Google Machine, ett system som upptäcker vad som söker dig gjorde för ett par tid sedan efter att ha gjort en specifik sökning.
Låt oss ta ytterligare ett scenario för att göra det tydligare, Amazon är en världskännande e-handelsplattform. Människor letar efter produkter vad de behöver. Säg Mr. Paul letar efter Motorola mobiluppsättning, han gör en sökning och hittar mobiltelefonen (från Motorola) men webbplatsen föreslår också vissa relevanta produktdetaljer tillsammans med mobiltelefonen, som skärmvakt, hörlurar som är bäst kompatibla med det speciell mobiltelefon. Detta är återigen den maskininlärningsalgoritm som används av Amazon. Avsikten är att rensa att dessa företag arbetar med denna teknik för att underlätta applikationsanvändningen med kundnöjdhet genom att minska komplexiteten.
Bästa jämförelse mellan head-to-head mellan R-programmering vs Python
Nedan är de 10 bästa jämförelserna mellan R-programmering vs Python 
De viktigaste skillnaderna mellan R-programmering vs Python
Både R-programmering kontra Python är populära val på marknaden; låt oss diskutera de viktigaste skillnaderna mellan R-programmering vs Python för att veta vilka som är bäst:
R skapades av Ross Ihaka och Robert Gentleman år 1995 medan Python skapades av Guido Van Rossum år 1991.
R är fokuserad på kodningsspråk som endast bygger för statistik och dataanalys medan Python har flexibilitet med paket för att anpassa data.
R är bra när det gäller komplexa bilder med enkel anpassning medan Python inte är lika bra för pressklar visualisering.
R är svårt att integrera med produktionsarbetsflödet. Oftast ett statistiskt analys- och grafikverktyg medan Python enkelt integreras i ett produktionsarbetsflöde och kan bli en verklig del av produkten.
R har en stabil frisättning (nuvarande) på 3.5.0 från och med den 23 april 2018, medan Python 3.6.5 (nuvarande) från och med 28 mars 2018.
R har .r, .R, .R-data, .rds och .rda filnamnstillägg medan Python har .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy, .pyz filnamnstillägg.
Bästa jämförelsetabell för R-programmering vs Python
Som vi redan har studerat om de fantastiska skillnaderna i R-programmering kontra python. Nu ska vi titta på den bästa jämförelsetabellen mellan R-programmering vs Python för att veta vilken som är bäst.
Maskininlärningen är indelad i tre typer av inlärningsalgoritmer som är -
- Övervakade maskininlärningsalgoritmer
- Oövervakade maskininlärningsalgoritmer
- Förstärkningsmaskinens inlärningsalgoritmer
Verktygen kan variera beroende på bekvämligheten baserat på användbarhet, krav och tillgänglighet men algoritmerna kommer att vara desamma och utföras på ett annat sätt.
| Grunden för jämförelse mellan R-programmering vs Python | R-PROGRAMMERING | PYTONORM |
| Mål | Dataanalys och statistik | Distribution och produktion |
| användare | Forskning och utveckling | Program och utvecklare |
| Flexibilitet | Lätt att använda ett bibliotek (lätt tillgängligt) | Lätt att konstruera nya modeller (från grunden). |
| Inlärningskurva | Svår | Linjär |
| Integration | Kör lokalt på systemen | Väl integrerad med den tillgängliga appen |
| Uppgift | Lätt att få primära resultat | Bra och enkla att distribuera algoritmer |
| ID | RStudio är den IDE som ska installeras | Spyder, Ipython och Notebook |
| Paket och bibliotekdetaljer | Tydiverse, ggplot2, caret och zoo | Pandor, scipy, scikit-learning, Tensorflow och caret är några av de mest använda. |
| nackdelar | Långsamt med en hög inlärningskurva. En användare måste bero på biblioteken | Biblioteksmängderna är inte lika mycket jämfört med R |
| fördelar |
|
|
Slutsats - R-programmering vs Python
Valet mellan R-programmering vs Python beror på kriterierna nedan -
- Vilket problem du vill lösa.
- Vad är nettokostnaden för att lära sig ett språk - det tar tid att lära sig ett nytt språk som passar det problem man vill lösa.
- Den typ av communityverktyg som används i ditt område.
- Vilka andra verktyg finns tillgängliga och hur väl de anpassas till de vanligt använda verktygen i organisationen.
- Man bör vara tydlig eftersom analys och distribution är två olika saker.
- Tidsfaktorn är också mycket avgörande
Rekommenderad artikel
Detta har varit en användbar guide till skillnader mellan R-programmering vs Python här. Vi har diskuterat betydelsen av både R-programmering och Python med deras Head to Head-jämförelser, viktiga skillnader och slutsatser. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Programmering kontra skriptskillnader
- Python vs Matlab
- Python 3 vs Python 2 viktiga jämförelser
- Python vs Ruby Performance - Vilken som är bättre
- TensorFlow vs Caffe: Skillnader