Машинное обучение ( ML ) в настоящее время является одним из самых прибыльных секторов разработки программного обеспечения. Это связано с тем, насколько полезными являются методы машинного обучения в быстро развивающейся области науки о данных. Наука о данных, область прикладной математики и статистики, собирает полезную информацию путем анализа и моделирования больших объемов данных. Машинное обучение включает в себя разработку компьютерных систем, которые обучаются и адаптируются с использованием алгоритмов и статистических моделей. Применение методов машинного обучения к науке о данных позволяет перейти от понимания к действенным прогнозам.
Сегодня Python является одним из самых популярных и простых в изучении языков программирования и широко используется в науке о данных и машинном обучении. Тем не менее, популярность R растет благодаря его возможностям статистических вычислений и построения графиков, которые необходимы в науке о данных. Сегодня мы сравним преимущества и недостатки использования этих двух языков программирования для машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Искусственный интеллект ( ИИ ) — это область создания интеллектуального поведения в компьютерах, которая имеет столь же широкое применение, как беспилотные автомобили и обработка естественного языка (NLP). Под эгидой ИИ машинное обучение — это отрасль информатики, связанная с системами и алгоритмами, которые выполняют задачи анализа данных для обучения и принятия разумных решений. Например, алгоритмы машинного обучения помогают отображать для нас релевантный контент в социальных сетях. Они также предоставляют информацию и прогнозы для предприятий, чтобы они могли быстрее адаптироваться к своим рынкам.
Огромный объем данных в современном мире, от кликов на веб-сайте до того, как долго вы смотрите на пару джинсов в Интернете, называется большими данными. Специалисты по обработке данных и статистики выполняют интеллектуальный анализ данных и извлекают тенденции из этих наборов данных с помощью машинного обучения для принятия обоснованных решений. Двумя основными языками программирования, используемыми для систем машинного обучения, являются Python и R. Далее мы рассмотрим оба, чтобы понять, какой из них лучше подходит для машинного обучения.
Что такое Python?
Python был выпущен в 1991 году Гвидо ван Россумом из Centrum Wiskunde & Informatica в Нидерландах. Это объектно-ориентированный язык программирования общего назначения с огромным набором библиотек и сред обработки данных с открытым исходным кодом, включая Pandas, Numpy, Keras, TensorFlow, Matplotlib, SciPy, Scikit-learn и Seaborn. По этим причинам Python часто рекомендуется людям, которые хотят заниматься машинным обучением и наукой о данных. Кроме того, Python — это многоцелевой язык, поэтому вы можете применять его для таких случаев использования, как создание веб-приложений, автоматизация рабочих процессов, создание аналитических сценариев и многое другое.
Python также имеет простой для чтения синтаксис, и эта читабельность кода упрощает работу над проектом для новых пользователей.
Что такое R?
R — это язык программирования, специально созданный для статистического анализа и визуализации данных. Он был разработан Робертом Джентльменом и Россом Ихакой из Оклендского университета в Новой Зеландии. Первая официальная версия R с открытым исходным кодом была опубликована в 1995 году и в целом заменила язык S. Это еще один популярный язык программирования, и его капитал растет вместе с развитием машинного обучения и науки о данных.
RStudio, самая популярная интегрированная среда разработки R (IDE), доступна на нескольких платформах. Кроме того, в богатой экосистеме R есть множество пакетов, подходящих для систем машинного обучения. Например, Caret, ggplot2, nnet и набор пакетов, известный как tidyverse, доступны в комплексной сети архивов R (CRAN). R является особенно популярным выбором для статистической методологии и в значительной степени зависит от статистических моделей.
R или Python: что лучше для машинного обучения?
Python и R — это языки программирования с открытым исходным кодом, с огромным выбором библиотек и поддержкой больших сообществ. Но между ними есть ключевые различия.
- Библиотеки : R имеет большее разнообразие пакетов специально для статистики из-за своего происхождения в статистических моделях.
- Синтаксис : Python имеет простой для чтения синтаксис, в то время как R, с другой стороны, известен своим сложным синтаксисом. Программирование на R может иметь более крутую кривую обучения.
- Графика и визуализация. В то время как библиотеки визуализации доступны в Python, R был создан для представления и визуализации данных с помощью графики, что означает, что он намного быстрее, чем Python для графики и статистического анализа. Базовый графический модуль R позволяет создавать простые диаграммы и графики, а с помощью таких пакетов, как ggplot2, можно создавать более сложные изображения, такие как сложные точечные диаграммы с линиями регрессии.
- Интеграция : R также сложно интегрировать в инженерные среды по сравнению с Python, хотя ситуация улучшается. Поскольку R ограничен статистическим анализом и визуализацией, это не идеальный выбор для программы машинного обучения, которую необходимо интегрировать в крупномасштабную среду, выполняющую ряд операций.
На первый взгляд, универсальность Python делает его победителем для машинного обучения. Хотя это отличный выбор, R весьма полезен для статистического анализа, и многие организации используют оба языка. Хотя вы можете начать только с одного, возможно, стоит изучить оба. Например, вы можете выполнить первоначальный анализ и исследование данных с помощью R, чтобы воспользоваться его скоростью, а затем переключиться на Python для доставки продуктов данных. (Python поддерживает функциональность R с пакетом RPy2.)
