Perbedaan Antara Python dan R Machine Learning

Pembelajaran mesin adalah semua tentang mengekstraksi pengetahuan dari data dan penerapannya, dalam beberapa tahun terakhir, telah menjadi mana-mana dalam kehidupan sehari-hari. Teknik pembelajaran mesin sedang diadopsi untuk berbagai aplikasi. Dari rekomendasi film hingga makanan apa yang dipesan atau produk apa yang dibeli, hingga mengenali teman Anda dalam gambar, banyak situs web dan aplikasi memiliki algoritma pembelajaran mesin pada intinya. Lihatlah situs web kompleks seperti Amazon, Facebook, atau Netflix, Anda sangat mungkin menemukan setiap bagian situs yang berisi beberapa model pembelajaran mesin. Python telah menjadi standar de facto untuk banyak aplikasi ilmu data yang menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman untuk tujuan umum dengan fleksibilitas dari bahasa scripting khusus domain seperti R. Namun, R tidak terlalu cepat dan kode ditulis dengan buruk dan lambat kecuali itu terdiri dari perpustakaan statistik yang sangat bagus dibandingkan dengan Python. Jadi sebaiknya Anda menggunakan Python atau R untuk pembelajaran mesin?

Apa itu Python?

Python adalah salah satu bahasa pemrograman tujuan umum yang paling populer untuk ilmu data yang digunakan secara luas. Jadi ia menikmati sejumlah besar perpustakaan tambahan bermanfaat yang dikembangkan oleh komunitasnya yang hebat. Python menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman tujuan umum dengan kemudahan penggunaan bahasa skrip domain khusus seperti R atau MATLAB. Ini memiliki perpustakaan untuk visualisasi, pemuatan data, statistik, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar, dan banyak lagi. Ini memberikan para ilmuwan data dengan sejumlah besar fungsi tujuan umum dan khusus. Selama bertahun-tahun, Python telah menjadi standar de facto untuk banyak aplikasi ilmu data. Sebagai bahasa pemrograman untuk tujuan umum, Python juga memungkinkan untuk pembuatan Graphical User Interfaces (GUI) dan layanan web yang kompleks, dan untuk integrasi ke dalam sistem yang ada.

Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman open-source yang kuat dan merupakan cabang dari bahasa pemrograman yang disebut S. R adalah lingkungan perangkat lunak yang dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dari University Of Auckland, Selandia Baru. Meskipun, R pada awalnya dikembangkan untuk dan oleh ahli statistik, sekarang bahasa standar de facto untuk komputasi statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pemrograman R. Bahasa ini menyediakan objek, operator, dan fungsi yang membuat proses eksplorasi, pemodelan, dan memvisualisasikan data menjadi alami. Ilmuwan data, analis dan ahli statistik sama-sama menggunakan R untuk analisis statistik, pemodelan prediktif, dan visualisasi data. Ada banyak jenis model dalam R yang mencakup seluruh ekosistem pembelajaran mesin secara lebih umum.

Perbedaan antara Python dan R Machine Learning

1. Dasar-dasar Pembelajaran Mesin Python dan R

- Python adalah salah satu bahasa pemrograman tujuan umum yang paling populer untuk ilmu data yang menggabungkan kekuatan bahasa pemrograman tujuan umum dengan kemudahan penggunaan bahasa scripting khusus domain seperti R atau MATLAB. R adalah bahasa pemrograman open-source yang kuat dan merupakan cabang dari bahasa pemrograman yang disebut S.R pada awalnya dikembangkan untuk dan oleh para ahli statistik, tetapi sekarang merupakan bahasa standar de facto untuk komputasi statistik. Analisis data dilakukan dalam R dengan menulis skrip dan fungsi dalam bahasa pemrograman R..

2. Paket & Perpustakaan

- Baik Python dan R memiliki ekosistem yang kuat dari alat dan perpustakaan open source. Namun, R memiliki lebih banyak ketersediaan paket yang berbeda untuk meningkatkan kinerjanya termasuk paket tambahan bernama Nnet yang memungkinkan Anda membuat model jaringan saraf. Paket Caret adalah kerangka komprehensif lain yang mendukung kemampuan pembelajaran mesin R. Python, di sisi lain, terutama berfokus pada pembelajaran mesin dan memiliki perpustakaan untuk memuat data, visualisasi, statistik, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar, dan banyak lagi. PyBrain adalah pustaka jaringan saraf Python yang menawarkan algoritma yang fleksibel dan mudah digunakan untuk pembelajaran mesin. Pustaka Python populer lainnya termasuk NumPy dan SciPy, yang merupakan paket mendasar untuk komputasi ilmiah dengan Python.

3. Kemudahan Belajar

- Python sudah dikenal karena kesederhanaannya dalam ekosistem pembelajaran mesin, yang menjadikannya pilihan yang lebih disukai untuk analis data. Salah satu keuntungan utama menggunakan Python adalah kemampuannya untuk berinteraksi dengan kode, menggunakan terminal atau alat lain seperti Notebook Jupyter. R, di sisi lain, lebih populer dalam ilmu data yang cukup menantang untuk dipelajari. R memiliki kurva belajar yang curam dan sangat sulit untuk dikuasai daripada Python. Kode python lebih mudah untuk ditulis dan dipelihara dan mereka lebih kuat daripada R. Setiap paket di R membutuhkan sedikit pemahaman terlebih dahulu sebelum keluar semua.

4. Fleksibilitas

- Apa yang membuat Python pilihan yang lebih baik untuk pembelajaran mesin adalah fleksibilitasnya untuk penggunaan produksi. Dan itu cepat, ringan, dan kuat. Python adalah bahasa tujuan umum dengan sintaks yang dapat dibaca yang memberi Anda fleksibilitas besar. Dengan alat dan pustaka yang tepat, Python dapat digunakan untuk membangun hampir semua hal dan dekorator membuat Anda hampir tak terbatas. R, di sisi lain, adalah bahasa standar de facto untuk komputasi statistik dan itu open-source yang berarti kode sumber terbuka untuk inspeksi dan modifikasi bagi siapa saja yang tahu bagaimana metode dan algoritma bekerja di bawah tenda.

Python vs. R: Chart Perbandingan

Ringkasan dari Python ayat R Machine Learning

Baik Python dan R memiliki ekosistem yang kuat dari alat dan perpustakaan open source. Namun, R memiliki lebih banyak ketersediaan paket yang berbeda untuk meningkatkan kinerjanya tetapi Python lebih kuat, kuat daripada R yang membuatnya ideal untuk membangun aplikasi tingkat perusahaan. Kecepatan dan fleksibilitas Python memungkinkannya mengungguli bahasa dan kerangka kerja lain. Namun, R tidak terlalu cepat dan kodenya ditulis dengan buruk dan diciptakan untuk para ilmuwan data, bukan komputer, yang membuat R terasa lebih lambat daripada bahasa pemrograman lain termasuk Python. Singkatnya, Python lebih baik dalam pembelajaran mesin sementara R menawarkan komunitas yang hebat untuk eksplorasi dan pembelajaran data.