Mashinada o'qitish - bu ma'lumotlardan ma'lumot olish va undan foydalanish, so'nggi yillarda kundalik hayotda hamma narsaga aylanib bormoqda. Mashinalarni o'qitish usullari turli xil dasturlar uchun qabul qilinmoqda. Kino tavsiyalaridan tortib, qanday ovqatni buyurtma qilish yoki qanday mahsulotlarni sotib olish, rasmlardagi do'stlaringizni tanib olishgacha ko'plab veb-saytlar va ilovalar o'zlarida mashinalarni o'rganish algoritmlariga ega. Amazon, Facebook yoki Netflix kabi har qanday murakkab veb-saytga qarang, siz ko'p sonli mashinalarni o'rganish modellarini o'z ichiga olgan saytning har bir qismini topishingiz mumkin. Python ko'plab ma'lumotlarga oid amaliy dasturlar uchun haqiqatan ham standartga aylandi, bu umumiy maqsadli dasturlash tillarining kuchini R. kabi domenga oid skript yozuvlarining ko'p qirrali imkoniyatlari bilan birlashtiradi. Biroq, R juda tez emas va kod yomon yozilgan va sekin emas. u Python-ga nisbatan chindan ham yaxshi statistik kutubxonalardan iborat. Shunday qilib, Python yoki R-ni mashinani o'rganish uchun ishlatishingiz kerakmi?

Python nima?

Python keng tarqalgan foydalanishda ma'lumotlar ilmi uchun eng mashhur umumiy dasturlash tillaridan biridir. Shunday qilib, u o'zining buyuk hamjamiyati tomonidan ishlab chiqilgan ko'plab foydali qo'shimchalar kutubxonalaridan bahramand bo'ladi. Python R yoki MATLAB kabi skript yozuvlari uchun tillarni ishlatish uchun qulaylik bilan umumiy maqsadli dasturlash tillarining kuchini birlashtiradi. Unda vizualizatsiya, ma'lumotlarni yuklash, statistika, tabiiy tilda ishlov berish, tasvirni qayta ishlash va boshqalar uchun kutubxonalar mavjud. U ma'lumot olimlariga umumiy va maxsus maqsadlar uchun katta imkoniyatlar yaratadi. Yillar davomida Python ko'plab ma'lumotlarga oid amaliy dasturlar uchun amalda standartga aylandi. Umumiy dasturlash tili sifatida Python shuningdek, murakkab grafik interfeyslarni (GUI) va veb-xizmatlarni yaratishga va mavjud tizimlarga birlashishga imkon beradi.

R nima?

R - kuchli, ochiq manbali dasturlash tili va S. R deb nomlangan dasturlash tilining zarbasi - Ross Ixaka va Yangi Zelandiyaning Oklend Universitetidan Robert Gentmen tomonidan ishlab chiqilgan dasturiy muhit. Dastlab R statistiklar tomonidan ishlab chiqilgan bo'lsa-da, hozirda statistik hisoblash uchun amalda standart til hisoblanadi. Ma'lumotni tahlil qilish R dasturlash tilida skriptlar va funktsiyalarni yozish orqali amalga oshiriladi. Til ma'lumotlarni o'rganish, modellashtirish va vizualizatsiya qilishni tabiiy holga keltiradigan ob'ektlar, operatorlar va funktsiyalarni ta'minlaydi. Statistik tahlil qilish, bashoratli modellashtirish va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ma'lumotlar olimi, analitik va statistika mutaxassilari R dan foydalanadilar. Mashinada o'qitishning butun ekotizimini qamrab oladigan R-larda ko'plab modellar mavjud.

Python va R Machine Learning o'rtasidagi farq

  1. Python va R Machine Learning asoslari

- Python - bu R yoki MATLAB singari domenlarga oid skript tillaridan foydalanish qulayligi bilan umumiy maqsadli dasturlash tillarining kuchini birlashtirgan ma'lumotlar uchun eng mashhur umumiy maqsadli dasturlash tillaridan biri. R kuchli, ochiq manbali dasturlash tili va S. R deb nomlangan dasturlash tilining dastagi dastlab statistika mutaxassislari tomonidan ishlab chiqilgan, ammo hozirgi kunda statistik hisoblash uchun amalda standart til hisoblanadi. Ma'lumotni tahlil qilish R dasturlash tilida skriptlar va funktsiyalarni yozish orqali amalga oshiriladi.

  1. Paketlar va kutubxonalar

- Python ham, R ham ochiq manbali vositalar va kutubxonalarning mustahkam ekotizimlariga ega. Shu bilan birga, R o'zining ishlashini oshirish uchun turli xil paketlarga ega, shu jumladan neyron tarmoq modellarini yaratishga imkon beruvchi Nnet nomli qo'shimcha paketga ega. Caret Package - bu R mashinasini o'rganish qobiliyatini oshiradigan yana bir keng qamrovli tizim. Boshqa tomondan, Python asosan mashinalarni o'rganishga qaratilgan va ma'lumotlarni yuklash, vizualizatsiya, statistika, tabiiy tillarni qayta ishlash, tasvirlarni qayta ishlash va boshqalar uchun kutubxonalarga ega. PyBrain - bu Python neyron tarmoqlari kutubxonasi bo'lib, u kompyuterda o'qishga moslashuvchan, foydalanishga oson algoritmlarni taklif etadi. Boshqa mashhur Python kutubxonalariga NumPy va SciPy kiradi, ular Python bilan ilmiy hisoblash uchun asosiy to'plamlar hisoblanadi.

  1. O'rganish qulayligi

- Python allaqachon mashina o'rganish ekotizimidagi soddaligi bilan mashhur bo'lib, uni ma'lumotlar tahlilchilari uchun afzal ko'rgan tanlovga aylantiradi. Python-dan foydalanishning asosiy afzalliklaridan biri bu Jupyter Notebook kabi terminal yoki boshqa vositalardan foydalangan holda kod bilan o'zaro ishlash qobiliyatidir. Boshqa tomondan, R ma'lumot olishda juda mashhur bo'lib, uni o'rganish juda qiyin. R-ning tik o'rganish chizig'i bor va Python-dan ko'ra chindan ham o'zlashtirish qiyin. Python kodlarini yozish va ularga xizmat ko'rsatish osonroq va ular R ga qaraganda ancha mustahkamdir. R-dagi har bir to'plam avval o'chib ketishdan oldin biroz tushunishni talab qiladi.

  1. Moslashuvchanlik

- Python-ni mashinani o'rganish uchun eng yaxshi tanlov qiladigan narsa bu uning ishlab chiqarishda foydalanish uchun moslashuvchanligidir. Va bu tezkor, engil va kuchli. Python - bu umumiy moslashuvchan til bo'lib, u sizga moslashuvchanlikni beradi. Kerakli vositalar va kutubxonalar yordamida Python deyarli har qanday narsalarni qurish uchun ishlatilishi mumkin va bezakchilar sizni deyarli cheksiz qiladi. O'z navbatida, R bu statistik hisob-kitoblarning amaldagi standart tili va ochiq kodli, ya'ni kod va usul algoritmlar kaput ostida qanday ishlashini biladigan har bir kishi uchun tekshirish va o'zgartirish uchun ochiq.

Python vs. R: Taqqoslash jadvali

Python oyatlarining qisqacha mazmuni R Machine Learning

Python ham, R ham ochiq manbali vositalar va kutubxonalarning mustahkam ekotizimlariga ega. Shu bilan birga, R ishlashini oshirish uchun turli xil paketlarga ega, ammo Python R-ga qaraganda ancha kuchli va baquvvat bo'lib, bu uni korxona darajasidagi ilovalarni yaratish uchun ideal holga keltiradi. Python-ning tezligi va moslashuvchanligi unga boshqa tillardan va ramkalardan ustun turishga imkon beradi. Biroq, R juda tez emas va kod yomon yozilgan va u kompyuterlar emas, balki ma'lumot olimlari uchun yaratilgan, bu R ni boshqa dasturlash tillariga, shu jumladan Pythonga nisbatan sezilarli darajada sekinlashtiradi. Xulosa qilib aytganda, Python mashinani o'rganishda yaxshiroq, R esa ma'lumotlarni o'rganish va o'rganish uchun ajoyib jamoaga ega.

Adabiyotlar

  • Tasvir krediti: https://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)#/media/File:R_logo.svg
  • Tasvir krediti: https://commons.wikimedia.org/wiki/Fayl:Lozingle_10032014.jpg
  • Ayyadevara, V Kishore. Pro Machine Learning Algoritmlari: Python va R. Nyu-Yorkda algoritmlarni amalga oshirishga amaliy yondashuv: Apress, 2018. Chop etish
  • Myuller, Andreas C. va Sara Gvido. Python yordamida Mashinani o'rganishga kirish. Sebastopol, Kaliforniya: O'Reilly Media, 2016. Chop etish
  • Burger, Scott V. R. Sebastopol bilan mashinani o'rganishga kirish, Kaliforniya: O'Reilly Media, 2018. Chop etish