Python ve R Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark

Makine öğrenimi tamamen bilgiden veri çıkarmakla ilgilidir ve uygulaması son yıllarda günlük yaşamda her yerde yaygınlaşmıştır. Makine öğrenimi teknikleri çeşitli uygulamalar için benimsenmektedir. Film önerilerinden hangi yemek siparişine veya hangi ürün satın alacağınıza, resimlerdeki arkadaşlarınızı tanımaya kadar, birçok web sitesi ve uygulamada özünde makine öğrenme algoritmaları bulunur. Amazon, Facebook veya Netflix gibi herhangi bir karmaşık web sitesine bakın, sitenin birden fazla makine öğrenme modeli içeren her bölümünü bulma olasılığınız yüksektir. Python, genel amaçlı programlama dillerinin gücünü R gibi alana özgü kodlama dillerinin çok yönlülüğü ile birleştiren birçok veri bilimi uygulaması için fiili standart haline gelmiştir.Ancak, R çok hızlı değildir ve kod zayıf yazılmıştır ve Python'a kıyasla gerçekten iyi istatistiksel kütüphanelerden oluşuyor. Makine öğrenimi için Python veya R kullanmalısınız?

Python nedir?

Python, yaygın kullanımda veri bilimi için en popüler genel amaçlı programlama dillerinden biridir. Bu yüzden, büyük topluluğu tarafından geliştirilen çok sayıda kullanışlı eklenti kütüphanesine sahiptir. Python, genel amaçlı programlama dillerinin gücünü, R veya MATLAB gibi alana özgü kodlama dillerinin kullanım kolaylığı ile birleştirir. Görselleştirme, veri yükleme, istatistik, doğal dil işleme, görüntü işleme ve daha fazlası için kütüphanelere sahiptir. Veri bilimcilerine çok çeşitli genel ve özel amaçlı işlevsellik sağlar. Yıllar boyunca, Python birçok veri bilimi uygulaması için fiili standart haline gelmiştir. Genel amaçlı bir programlama dili olarak Python, karmaşık Grafik Kullanıcı Arabirimleri (GUI) ve web hizmetlerinin oluşturulmasına ve mevcut sistemlere entegrasyona da izin verir.

R nedir?

R güçlü, açık kaynaklı bir programlama dilidir ve S. adlı programlama dilinin bir dalıdır. R, Yeni Zelanda Auckland Üniversitesi'nden Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından geliştirilen bir yazılım ortamıdır. R, başlangıçta istatistikçiler için ve istatistikçiler tarafından geliştirilmesine rağmen, şimdi istatistiksel hesaplama için fiili standart dildir. Veri analizi, R programlama dilinde kodlar ve fonksiyonlar yazarak R'de yapılır. Dil, verileri keşfetme, modelleme ve görselleştirme işlemini doğal bir hale getiren nesneler, işleçler ve işlevler sağlar. Veri bilimcileri, analistleri ve istatistikçileri R'yi istatistiksel analiz, tahmine dayalı modelleme ve veri görselleştirme için kullanırlar. R'de makine öğreniminin tüm ekosistemini daha genel olarak kapsayan birçok model türü vardır.

Python ve R Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark

1. Python ve R Makine Öğrenmesinin Temelleri

- Python, genel amaçlı programlama dillerinin gücünü R veya MATLAB gibi alana özgü kodlama dillerinin kullanım kolaylığı ile birleştiren veri bilimi için en popüler genel amaçlı programlama dillerinden biridir. R güçlü, açık kaynak kodlu bir programlama dilidir ve S adı verilen bir programlama dilinin bir dalıdır. Veri analizi, R programlama dilinde kodlar ve fonksiyonlar yazarak R'de yapılır..

2. Paketler ve Kütüphaneler

- Hem Python hem de R, açık kaynak araçlarının ve kütüphanelerinin güçlü ekosistemlerine sahiptir. Bununla birlikte, R, sinir ağı modelleri oluşturmanıza izin veren Nnet adlı bir eklenti paketi de dahil olmak üzere performansını artırmak için farklı paketler için daha fazla kullanılabilirliğe sahiptir. Caret Package, R'nin makine öğrenimi yeteneklerini destekleyen bir başka kapsamlı çerçevedir. Python ise makine öğrenmeye odaklıdır ve veri yükleme, görselleştirme, istatistik, doğal dil işleme, görüntü işleme ve daha fazlası için kütüphanelere sahiptir. PyBrain, makine öğrenimi için esnek, kullanımı kolay algoritmalar sunan Python sinir ağları kütüphanesidir. Diğer popüler Python kütüphaneleri arasında Python ile bilimsel bilgi işlem için temel paketler olan NumPy ve SciPy sayılabilir..

3. Öğrenme Kolaylığı

- Python, makine öğrenimi ekosistemindeki basitliği ile biliniyor ve bu da onu veri analistleri için tercih edilen bir seçenek haline getiriyor. Python kullanmanın başlıca avantajlarından biri, bir terminal veya Jupyter Notebook gibi diğer araçları kullanarak kodla etkileşim kurma yeteneğidir. Öte yandan, R, öğrenmesi oldukça zor olan veri biliminde daha popülerdir. R'nin dik bir öğrenme eğrisi vardır ve Python'dan daha ustalaşması zordur. Python kodlarının yazılması ve bakımı daha kolaydır ve R'den daha sağlamdır. R'deki her paket, her şeyden önce biraz anlayış gerektirir..

4. Esneklik

- Python'u makine öğrenimi için daha iyi bir seçim yapan şey, üretim kullanımı esnekliğidir. Ve hızlı, hafif ve güçlü. Python, size büyük esneklik sağlayan okunabilir bir sözdizimine sahip genel amaçlı bir dildir. Doğru araçlar ve kütüphanelerle Python neredeyse her şeyi inşa etmek için kullanılabilir ve dekoratörler sizi neredeyse sınırsız yapar. Öte yandan R, istatistiksel hesaplama için fiili standart dildir ve açık kaynak kodludur, bu da kaynak kodun, yöntemlerin ve algoritmaların başlık altında nasıl çalıştığını bilen herkese muayene ve modifikasyon için açık olduğu anlamına gelir..

Python vs. R: Karşılaştırma Çizelgesi

Python ayetleri R Makine Öğreniminin Özeti

Hem Python hem de R, açık kaynak araçlarının ve kütüphanelerinin güçlü ekosistemlerine sahiptir. Bununla birlikte, R performansını artırmak için farklı paketler için daha fazla kullanılabilirliğe sahiptir, ancak Python, kurumsal düzey uygulamalar oluşturmak için ideal olmasını sağlayan R'den daha güçlü ve sağlamdır. Python'un hızı ve esnekliği diğer dillerden ve çerçevelerden daha iyi performans göstermesini sağlar. Bununla birlikte, R çok hızlı değildir ve kod kötü yazılmıştır ve R, Python dahil diğer programlama dillerinden belirgin şekilde daha yavaş hale getiren bilgisayarlar için değil, veri bilimcileri için oluşturulmuştur. Özetle, Python makine öğreniminde daha iyidir, R ise veri keşfi ve öğrenimi için harika bir topluluğa sahiptir..