आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन के बीच मतभेद
मशीन लर्निंग दुनिया भर में शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों का नतीजा है जो हमारी कल्पना से परे क्षमताओं के साथ हैं। यह भविष्य है और वैश्विक बाजार में नवीनतम प्रवृत्ति के बावजूद कई उद्योगों को आकार दिया है। गूगल, एनविडैया, फेसबुक, माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन और कई अन्य कंपनियों जैसी कंपनियां इस तकनीक की ओर झुकाव करती हैं। यह आर प्रोग्रामिंग और पायथन ब्लॉग मुख्य रूप से मशीन लर्निंग अवधारणाओं और भाषाओं (आर और पायथन) से निपटता है। लेकिन इससे पहले कि हम इस आर प्रोग्रामिंग और पायथन लेख में आगे बढ़ें, अपने पाठकों के लिए कुछ परिभाषाओं को साफ़ करना बेहतर है ताकि उपयोग की जाने वाली शर्तों को सर्वोत्तम संभव तरीके से समझा जा सके।
शर्तें – एआई / मशीन लर्निंग / एल्गोरिदम / आर प्रोग्रामिंग / पायथन / डेटा साइंस।
कृपया इस वेन आरेख का पालन करें
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक व्यापक शब्द है और एक कंप्यूटर विज्ञान शाखा है जो बुद्धिमान व्यवहार करने में सक्षम मशीनों का निर्माण करने का प्रयास करती है।
डेटा साइंस विभिन्न रूपों में कच्चे डेटा (असंगठित साधनों) से ज्ञान या उपयोगी अंतर्दृष्टि (अर्थपूर्ण डेटा का अर्थ) निकालने के लिए प्रक्रिया और प्रणालियों में कार्य करता है।
मशीन लर्निंग कुछ समय से डेटा से सीखना कुछ भी नहीं है। यह हमारे कंप्यूटर स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना कार्य करता है। मशीन लर्निंग एआई की शाखा है जो डेटा विज्ञान के साथ सबसे अच्छा काम करती है।
एल्गोरिदम नियमों का एक सेट है जो समस्याओं को हल करते समय पालन किया जाता है। मशीन लर्निंग, एल्गोरिदम गणना करने और वांछित परिणाम खोजने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं। यह या तो सरल या जटिल हो सकता है डेटा के जटिलता पर निर्भर करता है। आपके एल्गोरिदम की प्रभावशीलता इस बात पर निर्भर करती है कि इसे कितनी अच्छी तरह से प्रशिक्षित किया गया है (इसका मतलब है कि परिदृश्यों की कितनी सीमा का परीक्षण किया जा रहा है)।
आर सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए एक प्रोग्रामिंग भाषा और मुफ्त सॉफ्टवेयर वातावरण है जो आरटी फाउंडेशन फॉर सांख्यिकीय कंप्यूटिंग द्वारा समर्थित है। स्रोत – विकिपीडिया
पाइथन सामान्य उद्देश्य प्रोग्रामिंग के लिए एक व्याख्याित उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है। स्रोत – विकिपीडिया
वास्तविक परिदृश्य – वर्षों से मशीन लर्निंग ने हमें स्वयं संचालित कारें, प्रभावी वेब खोज और मानव जीनोम की एक बहुत ही बेहतर समझ दी है। लेकिन सवाल यह है कि यह कैसे काम करता है?
हो सकता है कि आपने कुछ परिस्थितियों को याद किया हो जहां आपने जिस तकनीक का उपयोग किया था, उसका धन्यवाद किया था लेकिन वास्तव में उन चीजों से संबंधित नहीं हो सकता था। लगभग हम सभी आजकल ई-कॉमर्स वेबसाइटों पर या गूगल के माध्यम से ब्राउज़ करने पर अधिकतर समय व्यतीत करते हैं।
उदाहरण के लिए, जब आप गूगल में खोज करते समय एक टाइपो बनाते हैं, तो यह कई बार हुआ और यह हमें संदेश देता है कि “क्या इसका मतलब यह था ……” यह गूगल मशीन सीखने वाले एल्गोरिदम के अलावा कुछ भी नहीं है, एक प्रणाली जो आपको खोजती है एक विशिष्ट खोज करने के बाद कुछ समय पहले बनाया था।
चलिए इसे स्पष्ट करने के लिए एक और परिदृश्य लेते हैं, अमेज़ॅन एक ई-कॉमर्स प्लेटफार्म जानता है। लोग उन उत्पादों की तलाश करते हैं जो उन्हें चाहिए। श्री पॉल कह रहे है मोटोरोला मोबाइल सेट की तलाश में हैं, वह एक खोज करता है और सेल फोन (मोटोरोला का) पाता है लेकिन वेबसाइट सेल फोन के साथ कुछ प्रासंगिक उत्पाद विवरण भी सुझाती है, जैसे कि स्क्रीन गार्ड, हेडफोन जो इसके साथ सबसे अच्छे हैं विशेष सेल फोन। यह फिर से अमेज़ॅन द्वारा उपयोग की जाने वाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है। इसका उद्देश्य यह है कि इन कंपनियों को जटिलता को कम करके ग्राहक संतुष्टि के साथ आवेदन उपयोग को आसान बनाने के लिए इस तकनीक पर काम कर रहे हैं।
आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन (इन्फ़ोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन के बीच शीर्ष 10 तुलना है
आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन के बीच महत्वपूर्ण अंतर
नीचे आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन के बीच मतभेद हैं
वर्ष 1 99 5 में रॉस इहाका और रॉबर्ट जेंटलमैन द्वारा बनाया गया था, जबकि 1 99 1 में पाइथन ग्विडो वान रॉसम द्वारा बनाया गया था।
आर आंकड़े और डेटा विश्लेषण के लिए पूरी तरह से निर्मित कोडिंग भाषा पर केंद्रित है, जबकि पायथन में डेटा को तैयार करने के लिए पैकेज के साथ लचीलापन है।
आर बहुत बढ़िया है जब जटिल अनुकूलन के साथ जटिल दृश्यों की बात आती है जबकि पायथन प्रेस-तैयार प्रत्योक्षकरण के लिए उतना अच्छा नहीं है।
उत्पादन कार्यगति के साथ एकीकृत करना मुश्किल है। अधिकांशतः एक सांख्यिकीय विश्लेषण और ग्राफिक्स उपकरण जबकि पायथन एक उत्पादन वर्कफ़्लो में आसानी से एकीकृत होता है और उत्पाद का वास्तविक हिस्सा बन सकता है।
23 अप्रैल, 2018 के अनुसार 3.5.0 की स्थिर प्रकाशन (वर्तमान) है, जबकि 28 मार्च, 2018 तक पायथन 3.6.5 (वर्तमान) है।
आर है .आर, आर, .आर डेटा, .आरडीएस और .आरडीए फ़ाइल नाम एक्सटेंशन जबकि पायथन में .पी वाए,.पी वाएसी, .पी वाएडी, .पी वाएओ,.पी डब्ल्यूवाए, .पी वाएज़ी फ़ाइल नाम एक्सटेंशन हैं।
आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन तुलना तालिका
आर प्रोग्रामिंग बनाम पायथन के बीच तुलना तालिका निम्नलिखित है
मशीन लर्निंग को 3 प्रकार के लर्निंग एल्गोरिदम में बांटा गया है जो हैं –
- पर्यवेक्षित मशीन सीखने एल्गोरिदम
- अप्रशिक्षित मशीन सीखने एल्गोरिदम
- सुदृढ़ीकरण मशीन सीखने एल्गोरिदम
उपकरण उपयोगिता, आवश्यकता, और उपलब्धता के आधार पर सुविधा के अनुसार भिन्न हो सकते हैं लेकिन एल्गोरिदम एक जैसा होगा और एक अलग तरीके से किया जाएगा।
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पैरामीटर |
आर प्रोग्रामिंग | पायथन |
| लक्ष्य | डेटा विश्लेषण और आंकड़े | तैनाती और उत्पादन |
| उपयोगकर्ता | अनुसंधान एवं विकास | कार्यक्रम और आगे बढ़ानेवाला |
| लचीलापन | पुस्तकालय का उपयोग करना आसान है (आसानी से उपलब्ध) | नए मॉडल (स्क्रैच से) बनाने में आसान है। |
| सीखने की अवस्था | कठिन | रैखिक |
| एकीकरण | सिस्टम पर स्थानीय रूप से चलाता है | उपलब्ध ऐप के साथ अच्छी तरह से एकीकृत |
| कार्य | प्राथमिक परिणाम प्राप्त करना आसान है | एल्गोरिदम तैनात करने के लिए अच्छा और आसान है |
| आइ डी ई | आर स्टूडियो स्थापित करने के लिए आईडीई है | स्पाइडर, आई पायथन, और नोटबुक |
| संकुलऔर पुस्तकालय विवरण | टयडीवेरसे,जीजीपलोट २, कैरट और ज़ू | पॅनडस, स्सीपी, ससिकिट-लर्न, टेंसोरफलोव, आंड करेट सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। |
| नुकसान | एक उच्च लर्निंग कर्व के साथ धीमा | पुस्तकालय की मात्रा आर की तुलना में उतनी ही अधिक नहीं है |
| लाभ | · ग्राफ खुद के लिए बात करते हैं
· डेटा विश्लेषण के लिए विशाल सूची · गिटहब इंटरफेस · आर मार्कडाउन उपलब्धता · चमकदार |
· टीम के साथ डेटा साझा करने के लिए जुपीटर नोटबुक · गणितीय संगणना आसान और तेज़ · तैनाती · कोड पठनीयता · गति · पायथन में कार्य |
निष्कर्ष
आर प्रोग्रामिंग और पायथन के बीच चुनाव नीचे मानदंडों पर निर्भर करता है –
- जिस तरह की समस्या आप हल करना चाहते हैं।
- एक भाषा सीखने की शुद्ध लागत क्या है – इसमें एक नई भाषा सीखने में समय लगता है जो उस समस्या के अनुरूप हो जो हल करना चाहता है।
- आपके क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले सामुदायिक औजारों का प्रकार।
- अन्य उपकरण उपलब्ध हैं और यह संगठन के भीतर आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले औजारों के साथ कितनी अच्छी तरह से गठबंधन है।
- विश्लेषण के रूप में स्पष्ट होना चाहिए और तैनाती दो अलग-अलग चीजें हैं।
- समय कारक भी बहुत महत्वपूर्ण है ।
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