Diferença entre Python e R Machine Learning

O aprendizado de máquina consiste em extrair conhecimento dos dados e sua aplicação, nos últimos anos, tornou-se onipresente na vida cotidiana. Técnicas de aprendizado de máquina estão sendo adotadas para uma variedade de aplicações. De recomendações de filmes a que comida pedir ou quais produtos comprar, a reconhecer seus amigos em fotos, muitos sites e aplicativos têm máquina algoritmos de aprendizagem em seu núcleo. Olhe para qualquer site complexo como Amazon, Facebook ou Netflix, você provavelmente encontrará cada parte do site contendo vários modelos de aprendizado de máquina. Python se tornou o padrão de fato para muitos aplicativos de ciência de dados que combina o poder de linguagens de programação de propósito geral com a versatilidade de linguagens de script de domínio específico como R. No entanto, R não é muito rápido e o código é mal escrito e lento, exceto que compreende bibliotecas estatísticas realmente boas em comparação com Python. Então, você deve usar Python ou R para aprendizado de máquina?



O que é Python?

Python é um dos programas de uso geral mais populares linguagens para ciência de dados de uso generalizado. Portanto, ele desfruta de um grande número de bibliotecas complementares úteis desenvolvidas por sua grande comunidade. Python combina o poder das linguagens de programação de propósito geral com a facilidade de uso das linguagens de script específicas do domínio, como R ou MATLAB. Possui bibliotecas para visualização, carregamento de dados, estatísticas, processamento de linguagem natural, processamento de imagens e muito mais. Ele fornece aos cientistas de dados uma grande matriz de funcionalidade de propósito geral e especial. Com o passar dos anos, o Python se tornou o padrão de fato para muitos aplicativos de ciência de dados. Como uma linguagem de programação de propósito geral, Python também permite a criação de interfaces gráficas de usuário (GUIs) complexas e serviços da web, e para integração em sistemas existentes.

O que é R?

R é um poderoso código aberto linguagem de programação e um desdobramento de uma linguagem de programação chamada S. R é um ambiente de software desenvolvido por Ross Ihaka e Robert Gentleman da Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Embora o R tenha sido desenvolvido inicialmente para e por estatísticos, agora é a linguagem padrão de fato para a computação estatística. A análise de dados é feita em R escrevendo scripts e funções na linguagem de programação R. A linguagem fornece objetos, operadores e funções que tornam o processo de exploração, modelagem e visualização de dados natural. Cientistas de dados, analistas e estatísticos usam R para análise estatística, modelagem preditiva e visualização de dados. Existem muitos tipos de modelos em R abrangendo todo um ecossistema de aprendizado de máquina de forma mais geral.



Diferença entre Python e R Machine Learning

  1. Noções básicas de Python e R Machine Learning

- Python é uma das linguagens de programação de propósito geral mais populares para ciência de dados que combina o poder das linguagens de programação de propósito geral com a facilidade de uso de linguagens de script de domínio específico, como R ou MATLAB. R é uma poderosa linguagem de programação de código aberto e um desdobramento de uma linguagem de programação chamada S. R foi inicialmente desenvolvida para e por estatísticos, mas agora é a linguagem padrão de fato para computação estatística. A análise de dados é feita em R escrevendo scripts e funções na linguagem de programação R.

  1. Pacotes e Bibliotecas

- Python e R têm ecossistemas robustos de Código aberto ferramentas e bibliotecas. No entanto, R tem mais disponibilidade de diferentes pacotes para impulsionar seu desempenho, incluindo um pacote complementar chamado Nnet, que permite criar modelos de rede neural. O pacote Caret é outro compreensivo framework que reforça os recursos de aprendizado de máquina do R. Python, por outro lado, é voltado principalmente para aprendizado de máquina e tem bibliotecas para carregamento de dados, visualização, estatísticas, processamento de linguagem natural, processamento de imagens e muito mais. PyBrain é uma biblioteca de redes neurais Python que oferece algoritmos flexíveis e fáceis de usar para aprendizado de máquina. Outras bibliotecas Python populares incluem NumPy e SciPy, que são pacotes fundamentais para computação científica com Python.

  1. Facilidade de Aprendizagem

- Python já é conhecido por sua simplicidade no ecossistema de aprendizado de máquina, o que o torna a escolha preferida para analistas de dados. Uma das principais vantagens de usar Python é a capacidade de interagir com o código, usando um terminal ou outras ferramentas como o Notebook Jupyter. R, por outro lado, é mais popular na ciência de dados, o que é bastante desafiador de aprender. R tem uma curva de aprendizado íngreme e é realmente difícil de dominar do que Python. Os códigos Python são mais fáceis de escrever e manter e são mais robustos do que R. Cada pacote em R requer um pouco de compreensão antes de começar tudo.



  1. Flexibilidade

- O que torna o Python uma escolha melhor para aprendizado de máquina é sua flexibilidade para uso em produção. E é rápido, leve e poderoso. Python é uma linguagem de propósito geral com uma sintaxe legível que oferece grande flexibilidade. Com as ferramentas e bibliotecas certas, Python pode ser usado para construir quase tudo e os decoradores o tornam virtualmente ilimitado. R, por outro lado, é a linguagem padrão de fato para computação estatística e é de código aberto, o que significa que o código-fonte está aberto para inspeção e modificação para qualquer pessoa que saiba como os métodos e algoritmos funcionam nos bastidores.

Python vs. R: gráfico de comparação

Resumo do aprendizado de máquina Python versus R

Python e R têm ecossistemas robustos de ferramentas e bibliotecas de código aberto. No entanto, R tem mais disponibilidade de pacotes diferentes para aumentar seu desempenho, mas Python é mais poderoso e robusto do que R, o que o torna ideal para a construção de aplicativos de nível corporativo. A velocidade e a flexibilidade do Python permitem que ele supere outras linguagens e estruturas. No entanto, R não é muito rápido e o código é mal escrito e foi criado para cientistas de dados, e não para computadores, o que torna o R visivelmente mais lento do que outras linguagens de programação, incluindo Python. Resumindo, Python é melhor no aprendizado de máquina, enquanto o R possui uma grande comunidade para exploração e aprendizado de dados.