اگر می خواهید یک پروژه یادگیری ماشینی بسازید و بین انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب برای ساختن آن گیر کرده اید ، می دانید که به جای مناسب رسیده اید.
این وبلاگ نه تنها به شما در درک تفاوت بین دو زبان یعنی Python و R کمک می کند. بلکه به شما کمک می کند تا بدانید کدام زبان دارای جنبه های مختلفی نسبت به دیگری دارد. بنابراین بدون هدر رفتن یک لحظه ، اجازه دهید درون آن شیرجه بزنیم!

 R و Python هر دو ویژگی های یکسانی دارند و در بین دانشمندان داده ها ابزاری بسیار محبوب هستند. حدود ۶۹٪ از توسعه دهندگان از پایتون برای یادگیری ماشین استفاده می کنند ، در مقایسه با ۲۴٪ از توسعه دهندگان با استفاده از R. هر دو منبع باز هستند و بنابراین در بازار آزاد هستند. با این حال ، پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی گسترده استفاده می شود در حالی که R برای تجزیه و تحلیل آماری ایجاد شده است.
هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده ها دو قلمرو هستند که منبع آزاد تقریباً به مجوز واقعی ابزارهای جدید مبتکر تبدیل شده است. هر دو گویش های پایتون و R ، محیط های قدرتمندی از دستگاه های منبع باز و کتابخانه ها ایجاد کرده اند که به دانشمندان داده از هر سطح استعدادیابی ، از جمله کارهای علمی موثرتر کمک می کند .
تمایز بین یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها نسبتاً روان است ، با این حال ، فکر اصلی این است که یادگیری ماشینی دقیق بودن آگاهی از تفسیر مدل را سامان می دهد ، در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها حاکی از تفسیرپذیری و سورپرایز واقعی است. پایتون ، با نگرانی روزافزون از صحت و سقم دینی ، باعث ایجاد شهرت مثبت در یادگیری ماشین شده است. R ، به عنوان زبانی برای کسر واقعی و استنباط آماری ، نام خود را در تجزیه و تحلیل داده ها قرار داده است.
این به معنای دسته بندی هر یک از زبان ها به یک کلاس نیست . از پایتون می توان به عنوان یک ابزار تجزیه و تحلیل داده ها به طور مناسب استفاده کرد ، و R از سازگاری کافی برای انجام کارهای عالی در یادگیری ماشین برخوردار است. برای این دو گویش تعداد زیادی بسته نرم افزاری وجود دارد که به دنبال تولید پوئن مثبت دیگری هستند. پایتون برای کمک به توانایی خود برای القای اندازه گیری از کتابخانه ها استفاده کرده و R برای بهبود دقت پیش بینی خود دارای بسته های بسته بندی است.

در بخش زیر به تفصیل در مورد دو زبان صحبت خواهیم شد که به شما در انتخاب مناسب ترین زبان برنامه نویسی برای پروژه کمک خواهد کرد :

  • Python

زبان برنامه نویسی پایتون در اواخر دهه ۸۰ ایجاد شد و وظیفه اصلی اجرای چارچوب داخلی گوگل را به عهده می گیرد. پایتون شامل طراحان علاقه مند است و اکنون در کاربردهای گسترده YouTube ، Instagram ، Quora و Dropbox به کار رفته است. پایتون به طور جامع در تجارت IT مورد استفاده قرار گرفته است و فعالیت اساسی تلاش هماهنگ را در داخل گروه های توسعه اعطا می کند. بنابراین ، اگر به یک زبان برنامه نویسی چند منظوره و چند دلیل با سیستم پشتیبانی غول پیکر از طراحان نزدیک به بسته های قابل تمدید AI نیاز دارید ، پایتون انتخاب برتر است.

*مزایای پایتون :

/هدف کلی = اگر سرمایه گذاری شما چیزی غیر از اندازه گیری و آمار بخواهد به عنوان تصمیم برتر تلقی می شود. به عنوان مثال – طراحی وب سایت کاربردی.

/منحنی یادگیری صاف = پایتون امری دشوار برای یادگیری و در دسترس بودن است که به شما امکان می دهد طراحان استعدادیابی را در یک فرض سریعتر قرار دهید.

/بخش عمده ای از کتابخانه های مهم = پایتون برای جمع آوری و کنترل داده ها از کتابخانه های بی شماری برخوردار است.

از Scikit-realiz رویدادی را تهیه کنید که شامل دستگاه هایی برای داده کاوی و بررسی است تا به راحتی غیرقابل تصور AI با استفاده از پایتون کمک کند.

گروه دیگری به نام Pandas به مهندسین سازه های بی نظیر و ابزارهای ارزیابی اطلاعات کمک می کند که به کاهش زمان بهبود کمک می کند.

اگر گروه پیشرفت شما یکی از ویژگیهای مهم R را درخواست کند ، در آن مرحله RPy2 موردی است که می خواهید.

/ادغام بهتر = به طور کلی ، در هر شرایط طراحی ، پایتون برتر از R است. در این روش ، چه طراحان سعی در سوءاستفاده از یک زبان سطح پایین مانند C ، C ++ یا Java را داشته باشند ، و یا به طور کلی پیوستگی بهتری می یابد. بخش های مختلف همراه با بسته بندی پایتون. همچنین ، یک بسته مبتنی بر پایتون برای تحکیم بقیه کارهایی که لازم است محققان داده از طریق ایجاد مؤثر آن در ایجاد ، کار سختی نیست.

/افزایش بهره وری = نقطه گذاری پایتون به ویژه قابل فهم است و مانند سایر گویش های برنامه نویسی ، به هر حال قابل مقایسه با R است. در طول این خطوط ، بهره وری بالایی از گروه های توسعه را تضمین می کند.

*معایب پایتون :

/عدم وجود یک مخزن مشترک = عدم انتخاب برخی از کتابخانه های R. با توجه به آهنگسازی پویا ، در بعضی موارد برای اسکن ظرفیت های خاص و پیگیری کاستی های مرتبط با وظیفه اشتباه انواع مختلف داده ها با عوامل مشابه ، گرفتار می شود.

  • R

توسط آمارشناسان و اساساً برای تحلیلگران ایجاد شده است که در آن هر مهندس می تواند معادل آن را با گرفتن یک غلام در نحو خود پیش بینی کند. از آنجا که این زبان شامل محاسبات علمی مرتبط با یادگیری ماشینی است که از آمار گرفته می شود ، انتخاب R به کسی که نیاز به درک درستی از ظرافتهای اساسی دارد و تصمیم گیری ابداعانه ای می کند ، تصمیم گیری درستی می شود.

اگر وظیفه شما به شدت بر روی بینش ها پایه گذاری شده باشد ، در آن مرحله R می تواند به عنوان یک تصمیم درخشان برای تنگ کردن تعهدات شما در نظر گرفته شود که نیاز به پرش یک بار به مجموعه داده دارد. به عنوان مثال اگر می خواهید یک قسمت از محتوا را با ساختن بخش ها به کلمات یا اصطلاحات بررسی کنید تا نمونه های آنها را بشناسید ، R بهترین تصمیم است.

*مزایای R :

/مناسب برای تجزیه و تحلیل = اگر بررسی یا بازنمایی داده ها در مرکز سرمایه گذاری شما باشد ، R می تواند به عنوان بهترین تصمیم در نظر گرفته شود زیرا نمونه سازی سریع را امکان پذیر می کند و با مجموعه داده ها برای پیکربندی مدل های یادگیری AI / ماشین کار می کند.

/بخش عمده ای از کتابخانه ها و ابزارهای مفید = مشابه پایتون ، R شامل مجموعه های مختلفی است که به بهبود ارائه سرمایه گذاری های یادگیری ماشین کمک می کند. به عنوان مثال – Caret از ظرفیت هوش مصنوعی R با ترتیب غیرمعمول ظرفیتهای خود که به ساخت مدلهای پیشواز به طور مؤثر کمک می کند ، پشتیبانی می کند. طراحان R از دسته های تحلیلی داده های پیشران بهره می گیرند که مراحل قبل و بعد از نمایش را نشان می دهند که برای انجام وظایف صریح مانند تأیید مدل یا ارائه اطلاعات است.

/مناسب برای کارهای اکتشافی = در صورت نیاز به کار اکتشافی در مدل های قابل اندازه گیری درمورد مراحل شروع کار ، آنگاه R باعث می شود ارتباط آنها با آن ساده تر شود زیرا مهندسین به سادگی باید چند خط کد را وارد کنند.

*معایب R :

/ یادگیری آن دشوار و کد نویسیش آسان است.

/تایپ ضعیف خطرناک است ، توابع عادت شدید برای بازگشت یک نوع غیر منتظره از شی دارند.

/ویژگی آن در مقایسه با سایر زبانها مانند نمایه سازی بردار با یکی به جای صفر آغاز می شود.

/نحو حل برخی از مشکلات آشکار نیست.

/با توجه به تعداد زیادی از کتابخانه ها ، اسناد برخی از کتابخانه های محبوب کمتر نمی تواند کامل در نظر گرفته شود.

جمع بندی :

در رابطه با آموزش ماشین ، پایتون و R هر دو دارای قابلیت دسترسی گسترده به بسته ها هستند. هنگامی که شما هر دو گویش را اجرا می کنید ، می توانید از این دو مدل بهتر استفاده کنید ، زیرا اکثر اصطلاحات اساسی مربوط به یکی از این گویش ها در هر دو امکان پذیر است.

از طرف دیگر ، می توانید از پایتون برای اولین بار در گسترش داده استفاده کنید و پس از آن اطلاعات را به R بچسبانید ، که شامل برنامه های معاینه قابل اندازه گیری همه جانبه ، به روز شده و همراه با زبان راهنما است.

در کنار این خطوط ، می توانید از R به عنوان یک کتابخانه برای Python یا Python به عنوان یک کتابخانه پیش دستی برای R استفاده کنید.

 

مترجم : شقایق محمدی

منبع

#پایتون #R

اشتراک گذاری
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در email
اشتراک گذاری
اشتراک گذاری در telegram
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در whatsapp
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در email