Unterschiede zwischen R-Programmierung und Python
In diesem Thema lernen wir R-Programmierung und Python kennen, die mit ihren erstaunlichen Unterschieden die besten sind. Maschinelles Lernen ist das Ergebnis von Forschern und Wissenschaftlern auf der ganzen Welt mit Fähigkeiten, die weit über unsere Vorstellungskraft hinausgehen. Es ist die Zukunft und hat viele Branchen geprägt, obwohl es der neueste Trend auf dem Weltmarkt ist. Unternehmen wie Google, NVidia, Facebook, Microsoft, Amazon und viele andere neigen zu dieser Technologie. Dieser Blog von R Programming vs Python befasst sich hauptsächlich mit Konzepten und Sprachen des maschinellen Lernens (R und PYTHON). Bevor wir jedoch in diesem Artikel zu R Programming vs Python fortfahren, sollten einige Definitionen für die Leser klargestellt werden, damit die verwendeten Begriffe bestmöglich verstanden werden.
Begriffe - AI / Maschinelles Lernen / Algorithmen / R-Programmierung / Python / Data Science.
Bitte folgen Sie diesem Venn-Diagramm 
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breiterer Begriff und eine Informatikbranche, die versucht, Maschinen zu bauen, die zu intelligentem Verhalten fähig sind.
Data Science befasst sich mit Prozessen und Systemen, um Wissen oder nützliche Erkenntnisse (bedeutet sinnvolle Daten) aus Rohdaten (bedeutet unorganisiert) in verschiedenen Formen zu extrahieren.
Maschinelles Lernen ist nichts anderes als Lernen aus Daten über einen bestimmten Zeitraum. Dies führt dazu, dass unsere Computer nicht explizit programmiert werden. Maschinelles Lernen ist der Zweig der KI, der am besten mit Data Science zusammenarbeitet.
Algorithmen sind eine Reihe von Regeln, die beim Lösen von Problemen befolgt werden. Maschinelles Lernen, Algorithmen nehmen und verwenden die Daten, um Berechnungen durchzuführen und die gewünschten Ergebnisse zu finden. Es kann entweder einfach oder komplex sein, abhängig von der Komplexität der behandelten Daten. Die Effektivität Ihres Algorithmus hängt davon ab, wie gut er trainiert wurde (bedeutet, in welchem Umfang Szenarien getestet werden).
R ist eine Programmiersprache und eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, die von der R Foundation for Statistical Computing unterstützt wird. Quelle - Wikipedia
Python ist eine interpretierte Programmiersprache für allgemeine Zwecke. Quelle - Wikipedia
Reale Szenarien - Im Laufe der Jahre hat uns das maschinelle Lernen selbstfahrende Autos, eine effektive Websuche und ein erheblich verbessertes Verständnis des menschlichen Genoms beschert. Aber die Frage ist, wie das funktioniert?
Möglicherweise haben Sie sich an Situationen erinnert, in denen Sie der von Ihnen verwendeten Technologie gedankt haben, aber nicht genau nachvollziehen konnten, warum diese Dinge passieren. Fast alle von uns verbringen heutzutage die meiste Zeit mit E-Commerce-Websites oder dem Surfen durch Google.
So kam es zum Beispiel oft vor, dass Sie bei der Suche in Google einen Tippfehler gemacht haben und die Meldung angezeigt wurde, dass Sie das so gemeint haben. Dies ist nichts anderes als der Algorithmus für maschinelles Lernen von Google, ein System, das erkennt, was Sie durchsucht vor ein paar Jahren nach einer bestimmten Suche gemacht.
Nehmen wir ein weiteres Szenario, um es klarer zu machen: Amazon ist eine weltweit bekannte E-Commerce-Plattform. Die Menschen suchen nach Produkten, die sie brauchen. Angenommen, Herr Paul sucht nach Motorola-Mobiltelefonen, führt eine Suche durch und findet das Mobiltelefon (von Motorola). Auf der Website werden jedoch neben dem Mobiltelefon auch einige relevante Produktdetails wie Bildschirmschutz und Kopfhörer vorgeschlagen, die am besten mit dem Mobiltelefon kompatibel sind bestimmtes Handy. Dies ist wieder der von Amazon verwendete Algorithmus für maschinelles Lernen. Die Absicht ist es, klar zu machen, dass diese Unternehmen an dieser Technologie arbeiten, um die Anwendungsnutzung bei gleichzeitiger Kundenzufriedenheit zu vereinfachen und die Komplexität zu reduzieren.
Der beste Vergleich zwischen R Programming und Python
Unten finden Sie die Top 10 der besten Vergleiche zwischen R Programming und Python 
Die wichtigsten Unterschiede zwischen R-Programmierung und Python
Sowohl R-Programmierung als auch Python sind beliebte Optionen auf dem Markt. Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede zwischen R-Programmierung und Python diskutieren, um herauszufinden, welches das Beste ist:
R wurde 1995 von Ross Ihaka und Robert Gentleman kreiert, während Python 1991 von Guido Van Rossum kreiert wurde.
R konzentriert sich auf die Codierungssprache, die ausschließlich für Statistiken und Datenanalysen entwickelt wurde, während Python mit Paketen flexibel ist, um die Daten anzupassen.
R eignet sich hervorragend für komplexe Visualisierungen mit einfacher Anpassung, während Python für druckfertige Visualisierungen weniger geeignet ist.
R ist schwer in den Produktionsworkflow zu integrieren. Meistens ein statistisches Analyse- und Grafiktool, während sich Python leicht in einen Produktionsworkflow integrieren lässt und ein tatsächlicher Bestandteil des Produkts werden kann.
R hat eine stabile Version (aktuell) von 3.5.0 zum 23. April 2018, Python 3.6.5 (aktuell) zum 28. März 2018.
R hat die Dateinamenerweiterungen .r, .R, .R Data, .rds und .rda, während Python die Dateinamenerweiterungen .py, .pyc, .pyd, .pyo, .pwy und .pyz hat.
Beste Vergleichstabelle von R Programming vs Python
Wie wir bereits über die erstaunlichen Unterschiede der R-Programmierung zu Python studiert haben. Jetzt schauen wir uns die beste Vergleichstabelle zwischen R Programming und Python an, um herauszufinden, welche die beste ist.
Das maschinelle Lernen ist in drei Arten von Lernalgorithmen unterteilt:
- Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
- Unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen
- Verstärkung Algorithmen für maschinelles Lernen
Die Tools können je nach Benutzerfreundlichkeit, Anforderung und Verfügbarkeit variieren, die Algorithmen sind jedoch identisch und werden auf unterschiedliche Weise ausgeführt.
| Die Vergleichsbasis zwischen R Programming und Python | R PROGRAMMIERUNG | PYTHON |
| Zielsetzung | Datenanalyse und Statistik | Bereitstellung und Produktion |
| Benutzer | F & E | Programme und Entwickler |
| Flexibilität | Einfach zu bedienende Bibliothek (sofort verfügbar) | Einfach, neue Modelle zu konstruieren (von Grund auf neu). |
| Lernkurve | Schwierig | Linear |
| Integration | Läuft lokal auf den Systemen | Gut in die App integriert verfügbar |
| Aufgabe | Einfach, Primärresultate zu erhalten | Gute und einfach zu implementierende Algorithmen |
| IDE | RStudio ist die zu installierende IDE | Spyder, Ipython und Notebook |
| Details zu Paketen und Bibliotheken | Tydiverse, ggplot2, Caret und Zoo | Pandas, Scipy, Scikit-Learn, Tensorflow und Caret sind einige der am häufigsten verwendeten. |
| Nachteile | Langsam mit einer hohen Lernkurve. Ein Benutzer muss sich auf die Bibliotheken verlassen können | Die Bibliotheksmengen sind nicht so groß wie im Vergleich zu R |
| Vorteile |
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Fazit - R-Programmierung vs. Python
Die Wahl zwischen R-Programmierung und Python hängt von den folgenden Kriterien ab:
- Die Art von Problem, das Sie lösen möchten.
- Was sind die Nettokosten für das Erlernen einer Sprache? Es braucht Zeit, um eine neue Sprache zu lernen, die zu dem Problem passt, das gelöst werden soll.
- Die Art der Community-Tools, die in Ihrem Bereich verwendet werden.
- Welche anderen Tools sind verfügbar und wie gut sind sie mit den häufig verwendeten Tools in der Organisation abgestimmt?
- Eine sollte klar sein, da Analyse und Bereitstellung zwei verschiedene Dinge sind.
- Der Zeitfaktor ist auch sehr wichtig
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Dies war eine nützliche Anleitung zu den Unterschieden zwischen R-Programmierung und Python. Hier haben wir die Bedeutung von R-Programmierung und Python mit ihren Kopf-an-Kopf-Vergleichen, Hauptunterschieden und Schlussfolgerungen erörtert. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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