Diferencia entre Python y R Machine Learning

El aprendizaje automático se trata de extraer conocimiento de los datos y su aplicación, en los últimos años, se ha vuelto omnipresente en la vida cotidiana. Se están adoptando técnicas de aprendizaje automático para una variedad de aplicaciones. Desde recomendaciones de películas hasta qué comida para ordenar o qué productos comprar, hasta reconocer a sus amigos en imágenes, muchos sitios web y aplicaciones tienen algoritmos de aprendizaje automático en su núcleo. Mire cualquier sitio web complejo como Amazon, Facebook o Netflix, es muy probable que encuentre cada parte del sitio que contenga múltiples modelos de aprendizaje automático. Python se ha convertido en el estándar de facto para muchas aplicaciones de ciencia de datos que combina el poder de los lenguajes de programación de uso general con la versatilidad de los lenguajes de secuencia de comandos de dominio como R. Sin embargo, R no es muy rápido y el código está mal escrito y lento, excepto que comprende bibliotecas estadísticas realmente buenas en comparación con Python. Entonces, ¿debería usar Python o R para el aprendizaje automático??

Que es python?

Python es uno de los lenguajes de programación de propósito general más popular para la ciencia de datos en uso generalizado. Por lo tanto, disfruta de una gran cantidad de bibliotecas adicionales útiles desarrolladas por su gran comunidad. Python combina el poder de los lenguajes de programación de uso general con la facilidad de uso de los lenguajes de secuencias de comandos específicos de dominio como R o Matlab. Tiene bibliotecas para visualización, carga de datos, estadísticas, procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y más. Proporciona a los científicos de datos una gran variedad de funcionalidad de propósito general y especial. Con los años, Python se ha convertido en el estándar de facto para muchas aplicaciones de ciencia de datos. Como lenguaje de programación de uso general, Python también permite la creación de interfaces de usuario gráficas complejas (GUI) y servicios web, y para la integración en los sistemas existentes.

Que es r?

R es un lenguaje de programación poderoso y de código abierto y una rama de un lenguaje de programación llamado S. R es un entorno de software desarrollado por Ross Ihaka y Robert Gentleman de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Aunque R se desarrolló inicialmente para y por estadísticos, ahora es el lenguaje estándar de facto para la informática estadística. El análisis de datos se realiza en R escribiendo scripts y funciones en el lenguaje de programación R. El lenguaje proporciona objetos, operadores y funciones que hacen que el proceso de explorar, modelar y visualizar datos sea natural. Científicos de datos, analistas y estadísticos usan por igual R para el análisis estadístico, el modelado predictivo y la visualización de datos. Hay muchos tipos de modelos en R que abarca un ecosistema completo de aprendizaje automático en general.

Diferencia entre Python y R Machine Learning

1. Conceptos básicos de Python y R Machine Learning

- Python es uno de los lenguajes de programación de uso general más popular para la ciencia de datos que combina el poder de los lenguajes de programación de uso general con la facilidad de uso de los lenguajes de secuencias de comandos específicos de dominio como R o Matlab. R es un lenguaje de programación poderoso y de código abierto y una rama de un lenguaje de programación llamado S. R fue desarrollado inicialmente para y por estadísticos, pero ahora es el lenguaje estándar de facto para la computación estadística. El análisis de datos se realiza en R escribiendo scripts y funciones en el lenguaje de programación R.

2. Paquetes y bibliotecas

- Tanto Python como R tienen ecosistemas robustos de herramientas y bibliotecas de código abierto. Sin embargo, R tiene más disponibilidad de diferentes paquetes para aumentar su rendimiento, incluido un paquete adicional llamado NNET que le permite crear modelos de red neuronal. El paquete Caret es otro marco integral que refuerza las capacidades de aprendizaje automático de R. Python, por otro lado, se centra principalmente en el aprendizaje automático y tiene bibliotecas para la carga de datos, visualización, estadísticas, procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y más. Pybrain es la biblioteca de Networks Neural de Python que ofrece algoritmos flexibles y fáciles de usar para el aprendizaje automático. Otras bibliotecas populares de Python incluyen Numpy y Scipy, que son paquetes fundamentales para la informática científica con Python.

3. Facilidad de aprendizaje

- Python ya es conocido por su simplicidad en el ecosistema de aprendizaje automático, lo que la convierte en la opción preferida para los analistas de datos. Una de las principales ventajas de usar Python es su capacidad para interactuar con el código, utilizando un terminal u otras herramientas como el cuaderno Jupyter. R, por otro lado, es más popular en la ciencia de datos, lo que es bastante difícil de aprender. R tiene una curva de aprendizaje empinada y es realmente difícil de dominar que Python. Los códigos de Python son más fáciles de escribir y mantener y son más robustos que R. Cada paquete en R requiere un poco de comprensión primero antes de salir.

4. Flexibilidad

- Lo que hace que Python sea una mejor opción para el aprendizaje automático es su flexibilidad para el uso de la producción. Y es rápido, ligero y potente. Python es un lenguaje de propósito general con una sintaxis legible que le brinda una gran flexibilidad. Con las herramientas y bibliotecas adecuadas, Python se puede usar para construir casi cualquier cosa y los decoradores lo hacen prácticamente ilimitado. R, por otro lado, es el lenguaje estándar de facto para la computación estadística y su código abierto, lo que significa que el código fuente está abierto para la inspección y modificación a cualquiera que sepa cómo funcionan los métodos y algoritmos debajo del capó.

Python vs. R: Gráfico de comparación

Resumen de Python Versos R Machine Learning

Tanto Python como R tienen ecosistemas robustos de herramientas y bibliotecas de código abierto. Sin embargo, R tiene más disponibilidad de diferentes paquetes para aumentar su rendimiento, pero Python es más potente, robusto que R, lo que lo hace ideal para construir aplicaciones de nivel empresarial. La velocidad y la flexibilidad de Python le permiten superar a otros idiomas y marcos. Sin embargo, R no es muy rápido y el código está mal escrito y fue creado para los científicos de datos en mente, no las computadoras, lo que hace que R sea notablemente más lento que otros lenguajes de programación, incluido Python. En pocas palabras, Python es mejor en el aprendizaje automático, mientras que R cuenta con una gran comunidad para la exploración y el aprendizaje de los datos.