Diferença entre Python e R Machine Learning

O aprendizado de máquina tem tudo a ver com 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. Desde recomendações de filmes a quais alimentos pedir ou quais produtos comprar, até o reconhecimento de seus amigos nas fotos, muitos sites e aplicativos têm algoritmos de aprendizado de máquina em sua essência. Olhe para qualquer site complexo como Amazon, Facebook ou Netflix; é provável que você encontre todas as partes do site que contêm vários modelos de aprendizado de máquina. O Python se tornou o padrão de fato para muitos aplicativos de ciência de dados que combina o poder das linguagens de programação de uso geral com a versatilidade de linguagens de script específicas de domínio como R. No entanto, R não é muito rápido e o código é mal escrito e lento, exceto ele compreende realmente boas bibliotecas estatísticas em comparação com o Python. Então, você deve usar Python ou R para aprendizado de máquina?

O que é Python?

Python é uma das linguagens de programação de uso geral mais populares para ciência de dados em uso generalizado. Portanto, ele possui um grande número de bibliotecas adicionais úteis desenvolvidas por sua grande comunidade. O Python combina o poder das linguagens de programação de uso geral com a facilidade de uso de 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 variedade de funcionalidades de uso geral e especial. Ao longo dos anos, o Python se tornou o padrão de fato para muitos aplicativos de ciência de dados. Como uma linguagem de programação de uso geral, o Python também permite a criação de interfaces gráficas de usuário (GUIs) complexas e serviços da Web, além de integrar sistemas existentes..

O que é R?

R é uma poderosa linguagem de programação de código-fonte aberto e uma ramificação 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 dos dados é feita em R, escrevendo scripts e funções na linguagem de programação R. A linguagem fornece objetos, operadores e funções que tornam natural o processo de exploração, modelagem e visualização de dados. Cientistas de dados, analistas e estatísticos usam R para análise estatística, modelagem preditiva e visualização de dados. Existem muitos tipos de modelos em R que abrangem todo um ecossistema de aprendizado de máquina em geral.

Diferença entre Python e R Machine Learning

1. Noções básicas de Python e R Machine Learning

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

2. Pacotes e Bibliotecas

- Tanto o Python quanto o R têm ecossistemas robustos de ferramentas e bibliotecas de código aberto. No entanto, o R tem mais disponibilidade de pacotes diferentes para aumentar seu desempenho, incluindo um pacote complementar chamado Nnet, que permite criar modelos de rede neural. O Caret Package é mais uma estrutura abrangente que reforça os recursos de aprendizado de máquina da R. O Python, por outro lado, é focado principalmente no aprendizado de máquina e possui bibliotecas para carregamento de dados, visualização, estatísticas, processamento de linguagem natural, processamento de imagem 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 populares do Python incluem o NumPy e o SciPy, que são pacotes fundamentais para a computação científica com o Python.

3. Facilidade de Aprendizagem

- O 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 do uso do Python é sua capacidade de interagir com o código, usando um terminal ou outras ferramentas como o Jupyter Notebook. R, por outro lado, é mais popular na ciência de dados, o que é bastante desafiador para aprender. R tem uma curva de aprendizado acentuada e é realmente difícil de dominar que o Python. Os códigos Python são mais fáceis de escrever e manter e são mais robustos que o R. Cada pacote no R requer um pouco de entendimento primeiro antes de sair tudo.

4. Flexibilidade

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

Python vs. R: Gráfico de comparação

Resumo dos versículos em Python R Machine Learning

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