Sự khác biệt giữa Python và R Machine Learning

Học máy là tất cả về việc trích xuất kiến ​​thức từ dữ liệu và ứng dụng của nó, trong những năm gần đây, đã trở nên phổ biến trong cuộc sống hàng ngày. Kỹ thuật học máy đang được áp dụng cho nhiều ứng dụng. Từ đề xuất phim đến thực phẩm nào để đặt hàng hoặc mua sản phẩm nào, đến nhận ra bạn bè của bạn bằng hình ảnh, nhiều trang web và ứng dụng có thuật toán học máy ở cốt lõi. Nhìn vào bất kỳ trang web phức tạp nào như Amazon, Facebook hoặc Netflix, bạn rất có thể tìm thấy mọi phần của trang web có chứa nhiều mô hình học máy. Python đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho nhiều ứng dụng khoa học dữ liệu kết hợp sức mạnh của các ngôn ngữ lập trình đa mục đích với tính linh hoạt của các ngôn ngữ kịch bản lệnh miền cụ thể như R. Tuy nhiên, R không nhanh và mã được viết kém và chậm, ngoại trừ nó bao gồm các thư viện thống kê thực sự tốt so với Python. Vì vậy, bạn nên sử dụng Python hoặc R cho máy học?

Python là gì?

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình đa năng phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi. Vì vậy, nó thích một số lượng lớn các thư viện bổ trợ hữu ích được phát triển bởi cộng đồng tuyệt vời của nó. Python kết hợp sức mạnh của các ngôn ngữ lập trình có mục đích chung với việc sử dụng dễ dàng các ngôn ngữ kịch bản lệnh dành riêng cho miền như R hoặc MATLAB. Nó có các thư viện để trực quan hóa, tải dữ liệu, thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý hình ảnh, v.v. Nó cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một mảng lớn các chức năng mục đích chung và đặc biệt. Trong những năm qua, Python đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho nhiều ứng dụng khoa học dữ liệu. Là ngôn ngữ lập trình đa năng, Python cũng cho phép tạo ra các Giao diện người dùng đồ họa (GUI) và dịch vụ web phức tạp và để tích hợp vào các hệ thống hiện có.

R là gì?

R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở mạnh mẽ và là một ngôn ngữ lập trình có tên S. R là một môi trường phần mềm được phát triển bởi Ross Ihaka và Robert Gent quý đến từ Đại học Auckland, New Zealand. Mặc dù, R ban đầu được phát triển cho và bởi các nhà thống kê, bây giờ nó là ngôn ngữ tiêu chuẩn thực tế cho tính toán thống kê. Phân tích dữ liệu được thực hiện trong R bằng cách viết các tập lệnh và hàm trong ngôn ngữ lập trình R. Ngôn ngữ cung cấp các đối tượng, toán tử và các hàm làm cho quá trình khám phá, mô hình hóa và hiển thị dữ liệu trở nên tự nhiên. Các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà thống kê đều sử dụng R để phân tích thống kê, mô hình dự đoán và trực quan hóa dữ liệu. Có nhiều loại mô hình trong R bao trùm toàn bộ hệ sinh thái học máy nói chung.

Sự khác biệt giữa Python và R Machine Learning

1. Khái niệm cơ bản về Python và R Machine Learning

- Python là một trong những ngôn ngữ lập trình mục đích chung phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, kết hợp sức mạnh của các ngôn ngữ lập trình mục đích chung với việc sử dụng dễ dàng các ngôn ngữ kịch bản lệnh miền cụ thể như R hoặc MATLAB. R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở mạnh mẽ và là một ngôn ngữ lập trình có tên S. R ban đầu được phát triển cho và bởi các nhà thống kê, nhưng bây giờ là ngôn ngữ tiêu chuẩn thực tế cho điện toán thống kê. Phân tích dữ liệu được thực hiện trong R bằng cách viết các tập lệnh và hàm trong ngôn ngữ lập trình R.

2. Gói & Thư viện

- Cả Python và R đều có hệ sinh thái mạnh mẽ của các công cụ và thư viện nguồn mở. Tuy nhiên, R có sẵn nhiều gói khác nhau để tăng hiệu suất của nó, bao gồm gói bổ sung có tên Nnet, cho phép bạn tạo các mô hình mạng thần kinh. Gói Caret là một khuôn khổ toàn diện khác giúp tăng cường khả năng học máy của R. Python, mặt khác, chủ yếu tập trung vào học máy và nó có các thư viện để tải dữ liệu, trực quan hóa, thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý hình ảnh, v.v. PyBrain là thư viện mạng nơ-ron Python cung cấp các thuật toán linh hoạt, dễ sử dụng cho máy học. Các thư viện Python phổ biến khác bao gồm NumPy và SciPy, là các gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python.

3. Dễ học

- Python đã được biết đến vì sự đơn giản của nó trong hệ sinh thái học máy, khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên cho các nhà phân tích dữ liệu. Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng Python là khả năng tương tác với mã, sử dụng thiết bị đầu cuối hoặc các công cụ khác như Notebook Jupyter. R, mặt khác, phổ biến hơn trong khoa học dữ liệu khá khó khăn để học. R có một đường cong học tập dốc và thực sự khó để thành thạo hơn Python. Mã Python dễ viết và bảo trì hơn và chúng mạnh hơn R. Mỗi gói trong R đòi hỏi một chút hiểu biết trước khi đi ra ngoài.

4. Uyển chuyển

- Điều làm cho Python trở thành một lựa chọn tốt hơn cho việc học máy là tính linh hoạt của nó đối với việc sử dụng sản xuất. Và nó nhanh, nhẹ và mạnh mẽ. Python là một ngôn ngữ có mục đích chung với cú pháp dễ đọc mang lại cho bạn sự linh hoạt tuyệt vời. Với các công cụ và thư viện phù hợp, Python có thể được sử dụng để xây dựng hầu hết mọi thứ và các trình trang trí làm cho bạn gần như vô hạn. Mặt khác, R là ngôn ngữ tiêu chuẩn thực tế cho tính toán thống kê và nó là nguồn mở có nghĩa là mã nguồn được mở để kiểm tra và sửa đổi cho bất kỳ ai biết các phương thức và thuật toán hoạt động như thế nào.

Python vs R: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt các câu thơ Python R Machine Learning

Cả Python và R đều có hệ sinh thái mạnh mẽ của các công cụ và thư viện nguồn mở. Tuy nhiên, R có sẵn nhiều gói khác nhau để tăng hiệu suất của nó nhưng Python mạnh hơn, mạnh hơn R, điều này lý tưởng cho việc xây dựng các ứng dụng cấp doanh nghiệp. Tốc độ và tính linh hoạt của Python cho phép nó vượt trội hơn các ngôn ngữ và khung khác. Tuy nhiên, R không nhanh lắm và mã được viết kém và nó được tạo ra cho các nhà khoa học dữ liệu, không phải máy tính, khiến R chậm hơn đáng kể so với các ngôn ngữ lập trình khác bao gồm cả Python. Tóm lại, Python giỏi hơn trong học máy trong khi R tự hào có một cộng đồng tuyệt vời để khám phá và học hỏi dữ liệu.