Python vs R: Qu’est-ce qui est bon pour le Machine Learning?
La section suivante parlera des deux langages en détail, ce qui vous aidera de manière significative à choisir le langage de programmation le plus approprié pour votre projet.
Python
Le langage de programmation Python a été créé à la fin Années 80 et assume un travail essentiel de pilotage du cadre interne de Google. Python comprend des designers enthousiastes et maintenant il a été appliqué dans les utilisations largement utilisées de YouTube, Instagram, Quora et Dropbox. Python a été largement utilisé dans le secteur informatique et permet un effort de base d’effort coordonné au sein des groupes de développement. Ainsi, si vous avez besoin d’un Langage de programmation polyvalent et multi-raisons avec un système gigantesque de concepteurs à proximité des packages d’intelligence artificielle extensible, alors Python est un choix de choix.
Avantages de Python
● Langage à usage général – Python est considéré comme une décision supérieure si votre entreprise demande autre chose que des mesures et des statistiques. Par exemple – concevoir un site Web fonctionnel.
● Courbe d’apprentissage fluide – Python est tout sauf difficile à apprendre et disponible efficacement, ce qui vous permet de localiser les concepteurs surdoués plus rapidement.
● La majeure partie des bibliothèques importantes – Python utilise d’innombrables bibliothèques pour assembler et contrôler les données. Prenez un événement de Scikit-réaliser qui comprend des appareils pour l’exploration et l’examen des données pour aider le confort inimaginable de l’IA en utilisant Python. Un autre groupe appelé Pandas offre aux ingénieurs des structures et des gadgets d’évaluation des informations inégalés qui aident à réduire le temps d’amélioration. Si votre groupe d’avancement demande l’une des fonctionnalités importantes de R, à ce stade RPy2 est celui à privilégier.
● Meilleure intégration – En règle générale, dans toutes les conditions de conception, Python incorpore une qualité supérieure à R. De cette manière, que les concepteurs s’efforcent ou non d’utiliser abusivement un langage de niveau inférieur comme C, C ++ ou Java, il donne globalement une meilleure liaison divers segments avec wrapper Python. En outre, une pile basée sur python n’est pas difficile à consolider le reste du travail devant être effectué par les chercheurs de données en l’apportant efficacement à la création.
● Augmente la productivité – La ponctuation de Python est particulièrement compréhensible et, comme d’autres dialectes de programmation, de toute façon remarquablement comparable à R. Dans ce sens, elle garantit une productivité élevée des groupes de développement.
Inconvénients de Python:
L’absence d’un référentiel commun et l’absence de choix pour certaines bibliothèques R.
En raison de la composition dynamique, dans certains cas, il est enchevêtré de rechercher certaines capacités et de suivre les lacunes associées à la tâche erronée de divers types de données à des facteurs similaires.
R
R a été créé par des statisticiens et fondamentalement pour les analystes dans lesquels tout ingénieur peut prévoir l’équivalent en jetant un coup d’œil à sa syntaxe. Comme le langage contient des calculs scientifiques associés à l’apprentissage automatique qui est dérivé des statistiques, choisir R devient la bonne décision pour celui qui a besoin de augmenter une compréhension supérieure des subtilités fondamentales et fabriquer de façon inventive.
Si votre tâche est intensément fondée sur idées, à ce stade, R peut être considéré comme une décision brillante pour réduire vos entreprises, ce qui nécessite un saut unique dans l’ensemble de données. Par exemple – si vous aimez examiner un corpus de contenu en déconstruisant des sections en mots ou expressions pour reconnaître leurs exemples, alors R est la meilleure décision.
Avantages de R
● Adapté à l’analyse – Si l’examen ou la représentation des données est au cœur de votre entreprise, R peut être considéré comme la meilleure décision car il permet un prototypage rapide et fonctionne avec les jeux de données pour configurer des modèles d’IA / machine learning.
● La majeure partie des bibliothèques et des outils utiles – Similaire à Python, R contient différents bundles qui aident à améliorer la présentation des projets d’apprentissage automatique. Par exemple – Caret prend en charge les capacités d’IA du R avec son agencement inhabituel de capacités qui aide à fabriquer des modèles prémonitoires de manière productive. Les concepteurs R profitent des bundles d’analyse de données propulsés qui répartissent les étapes pré et post-démonstration qui visent des affectations explicites telles que l’approbation du modèle ou la représentation des informations.
● Adapté aux travaux exploratoires – Si vous avez besoin de travaux exploratoires dans des modèles mesurables vers les phases de démarrage de votre entreprise, alors R rend plus simple de rester en contact avec eux car les ingénieurs doivent simplement inclure quelques lignes de code.
Inconvénients de R:
- Difficile à apprendre et facile à mal coder. Une frappe faible est dangereuse, les fonctions ont la féroce habitude de renvoyer un type d’objet inattendu.
- La spécificité par rapport à d’autres langages tels que l’indexation vectorielle commence par un au lieu de zéro.
- La syntaxe pour résoudre certains problèmes n’est pas si évidente. En raison du grand nombre de bibliothèques, la documentation de certaines moins populaires ne peut pas être considérée comme complète.
