مقایسه پایتون و R در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

0 21

محبوب ترین و بهترین زبان برنامه نویسی برای کارهای AI در حال حاضر پایتون و R هستند. هر دو زبان در اوایل دهه ۱۹۹۰ توسعه یافتند. مطالعات زیادی در رابطه با پذیرش و محبوبیت R و Python وجود دارد. در حالی که این ارقام اغلب نشانگر خوبی از نحوه تکامل این دو زبان در اکوسیستم کلی علم رایانه است ، مقایسه  پایتون و R با یکدیگر دشوار است. دلیل اصلی این امر این است که R را فقط در یک محیط علوم داده پیدا خواهید کرد. از طرف دیگر ، پایتون در بسیاری از زمینه ها ، مانند توسعه وب ، کاربرد گسترده ای دارد. این غالباً نتیجه گیری را به نفع پایتون سوق می دهد. R و Python هر دو ویژگی های مشابهی دارند و محبوب ترین ابزاری هستند که دانشمندان داده استفاده می کنند. هر دو، (open source) منبع باز می باشند اما پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی کاملاً مفید ساخته شده است در حالی که R برای تجزیه و تحلیل آماری ایجاد شده است. در این مقاله ، ما به برخی از جوانب مثبت و منفی پایتون و R در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی خواهیم پرداخت ، بنابراین می توانید تصمیم بگیرید کدام گزینه برای شما مناسب است.

زبان برنامه نویسی پایتون


زبان برنامه نویسی پایتون در اواخر دهه ۸۰ توسعه یافته و نقش مهمی در ایجاد زیرساخت های داخلی گوگل دارد. اکنون از آن در برنامه های کاربردی YouTube ، Instagram ، Quora و Dropbox استفاده می شود. پایتون بطور گسترده در تجارت IT استفاده می شود. به این ترتیب ، در صورت نیاز به یک زبان برنامه نویسی سازگار و با یک شبکه عظیم از مهندسان در کنار بسته های قابل گسترش AI ، پایتون گزینه برتر است.

مزایای زبان برنامه نویسی پایتون

  • زبان عمومی – اگر پروژه ای که برای برنامه نویسی کار می شود صرفا کار تحلیل آماری نیست، پایتون انتخاب بهتری محسوب می شود. به عنوان مثال برای طراحی یک وب سایت کاربردی
  •  منحنی یادگیری صافیادگیری پایتون آسان است که شما را قادر می سازد توسعه دهندگان ماهر را سریع تر پیدا کنید.
  • بخش عمده ای از کتابخانه های مهم – پایتون به دلیل جمع آوری و کنترل اطلاعات ، کتابخانه های بی شماری را در اختیار دارد. Scikit-realize شامل ابزارهایی برای کاوش اطلاعات و تحقیقات برای پشتیبانی باورنکردنی هوش مصنوعی با استفاده از پایتون است. بسته دیگری به نام Pandas به مهندسین ساختارهای برتر و دستگاههای آزمون داده، در جهت کاهش زمان بهبود کمک می کند. اگر تیم توسعه شما یکی از مهمترین ویژگی های R را می طلبد ، RPy2 همان چیزی است که باید در آن شرکت کنید.
  • ادغام بهتر – به طور کلی ، در هر محیط مهندسی ، پایتون بهتر از R. ادغام می شود بنابراین ، صرف نظر از اینکه طراحان سعی در بکارگیری یک زبان سطح پایین تر مانند C ، C ++ یا Java دارند ،  می توان مؤلفه های مختلف را با پوشش پایتون به هم پیوند داد.
  • افزایش بهره وری – پایتون به طرز خارق العاده ای قابل رمزگشایی است و از این طریق سودآوری بالای گروههای توسعه دهنده را تضمین می کند.

معایب زبان برنامه نویسی پایتون

  •  شامل تعداد کمی از بسته های مدل آماری است.
  • با توجه به وجود Global Interpreter Lock) GIL) ، برنامه های محدود شده با CPU چند رشته ای کندتر از برنامه های تک رشته عمل می کنند. برای شرکت هوش مصنوعی به جای استفاده از برنامه چند پردازشی،  برنامه نویسی چند رشته ای با ارزش است.

برنامه شبیه ساز ۲ و ۳ بعدی یادگیری فیزیک

زبان برنامه نویسی R


R توسط متخصصان آمار و اساساً برای تجزیه و تحلیل توسعه یافته است. از آنجا که این زبان شامل محاسبات ریاضی ( به دست آمده از اطلاعات آماری) در یادگیری ماشین (Machine Learning)  است به انتخاب مناسبی تبدیل می شود که می خواهد درک بهتری از جزئیات زیربنایی بدست آورد.  یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است ، در حالی که یادگیری آماری زیر مجموعه ای از آمار است. یادگیری ماشین تأکید بیشتری روی برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ و دقت پیش بینی ها دارد. در حالی که یادگیری آماری بر مدلها و تفسیرپذیری آنها و احتمال تأکید دارد.

 اگر پروژه ای به شدت مبتنی بر آمار باشد ، R می تواند به عنوان گزینه ای عالی برای پروژه هایی با مجموعه داده ها در نظر گرفته شود. به عنوان مثال – اگر می خواهید با شناسایی ساختار پاراگراف ها در کلمات یا عبارات ، یک متن را تجزیه و تحلیل کنید تا الگوهای آنها را مشخص کنید ، R بهترین انتخاب است.

مزایای زبان برنامه نویسی R

  • مناسب برای تجزیه و تحلیل – اگر تجزیه و تحلیل داده ها در هسته پروژه باشد ،  R می تواند به عنوان بهترین انتخاب در نظر گرفته شود زیرا امکان نمونه سازی سریع را فراهم می کند و برای طراحی مدل های یادگیری ماشین با داده ها استفاده شود.
  • بخش عمده ای از کتابخانه ها و ابزارهای مفید – مشابه پایتون ، R شامل چندین بسته است که به بهبود عملکرد پروژه های یادگیری ماشین کمک می کند. به عنوان مثال – Caret با مجموعه عملکردهای خاص خود قابلیت یادگیری R را افزایش می دهد و به ایجاد مدلهای پیش بینی کارآمد کمک می کند. توسعه دهندگان R از بسته های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها که مراحل قبل و بعد از مدل سازی را برای انجام وظایف خاص مانند اعتبار مدل یا تجسم داده استفاده می کنند ، بهره می برند.
  • مناسب برای کارهای اکتشافی – اگر در مراحل آغازین پروژه خود به انجام کارهای اکتشافی در مدلهای آماری نیاز دارید ، R نوشتن آنها را آسان تر می کند زیرا توسعه دهندگان فقط باید چند خط کد اضافه کنند.

معایب زبان برنامه نویسی R

  • منحنی یادگیری شیب دار – انکار این نکته دشوار است که R یک زبان چالش برانگیز است و بنابراین می توانید برای ساختن تیم پروژه خود متخصصان کمی پیدا کنید.
  • تناقض – الگوریتم های R اتفاق می افتد که ممکن است با ناسازگاری روبرو شوند. هربار که تیم توسعه دهنده از الگوریتم جدیدی استفاده می کند ، تمام منابع متصل به آن نیاز دارند که روش های مختلفی را برای مدل سازی داده ها و پیش بینی ها بیاموزند. هر بسته جدید نیاز به یادگیری دارد و هیچ مستندات دقیقی از R وجود ندارد، این امر باعث تأثیر منفی بر سرعت توسعه دارد.

یادگیری ماشین با زبان برنامه نویسی پایتون


دانشمندان یادگیری ماشین با پایتون را بر زبانهای دیگر مانند جاوا ترجیح می دهند ، زیرا برای کارهایی مانند آنالیز احساسات و داده کاوی مناسب تر است. پایتون حتی در بین برنامه نویسان بسیار محبوب است. احتمالاً بهترین زبان برنامه نویسی حال حاضر است. پایتون گسترده است و ، آن را به عنوان یک زبان کلی استفاده می کنند. از این رو بسیار راحت است. توسعه دهندگان برنامه به ویژه این زبان را ترجیح می دهند.

توسعه دهندگان اینستاگرام و پینترست برای تحقق دیدگاه خود از پایتون استفاده کردند. پایتون دقیق و  کارآمد است. این دلایل باعث می شود پایتون به یک زبان برتر یادگیری ماشین (هوش مصنوعی) تبدیل شود.

یادگیری ماشین با زبان  R


R یک زبان یادگیری ماشین مبتنی بر گرافیک، برای محاسبات آماری است. در علم داده برای مدل سازی و کشف الگوهای پنهان در داده های حجمی استفاده می شود. این یک زبان برنامه نویسی کاربردی برخلاف پایتون است که object-oriented (شی گرا) است. دانشمندان داده در فیس بوک ، گوگل و غیره ، R را برای اهداف مختلف استفاده می کنند.

R در کاوش و درک داده ها مفید است. علاوه بر این ، دارای چندین الگوریتم یادگیری ماشین است. R در تجزیه و تحلیل داده ها و کارهای آماری از پایتون بهتر است زیرا به طور خاص برای این منظور طراحی شده است.

اینفوگرافی مقایسه زبان پایتون و آر

R در مقایسه با پایتون کدام یک ؟


وقتی صحبت از پروژه های یادگیری ماشینی می شود ، R و Python مزایای خاص خود را دارند. با این حال ، به نظر می رسد پایتون در دستکاری داده ها و کارهای تکراری عملکرد بهتری دارد. از این رو ، اگر قصد دارید یک محصول دیجیتالی را بر اساس هوش مصنوعی بسازید ، انتخاب مناسبی است. علاوه بر این ، اگر در مرحله اولیه پروژه خود نیاز به ایجاد ابزاری برای تجزیه و تحلیل موقت دارید ، به سراغ R بروید. انتخاب نهایی به این بستگی دارد که شما به کدام زبان برنامه نویسی بروید.

R در مقایسه با پایتون کدام یک ؟

ساده ترین راه های استخراج تصاویر از ورد

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.