Caratteristiche e differenza tra Python e R nel machine learning
L’apprendimento automatico (in inglese machine learning) consiste nell’estrarre conoscenza dai dati e la sua applicazione, negli ultimi anni, è diventata onnipresente nella vita di tutti i giorni. Le tecniche di machine learning vengono adottate per una varietà di applicazioni. Dai consigli sui film a quale cibo ordinare o quali prodotti acquistare, fino al riconoscimento dei tuoi amici nelle immagini, molti siti Web e applicazioni hanno al loro interno algoritmi di apprendimento automatico . Guarda qualsiasi sito web complesso come Amazon, Facebook o Netflix, è molto probabile che troverai ogni parte del sito contenente più modelli di machine learning. Python è diventato lo standard de facto per molte applicazioni di scienza dei dati che combina la potenza dei linguaggi di programmazione generici con la versatilità dei linguaggi di scripting specifici del dominio come R. Tuttavia, R non è molto veloce e il codice è scritto male e lento tranne comprende librerie statistiche davvero buone rispetto a Python. Quindi dovresti usare Python o R per l’apprendimento automatico?
Che cos’è Python?
Python è uno dei linguaggi di programmazione generici più popolari per la scienza dei dati e ampiamente utilizzato. Quindi gode di un gran numero di utili librerie aggiuntive sviluppate dalla sua grande comunità. Python combina la potenza dei linguaggi di programmazione generici con la facilità d’uso dei linguaggi di scripting specifici del dominio come R o MATLAB. Dispone di librerie per la visualizzazione, il caricamento dei dati, le statistiche, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’elaborazione delle immagini e altro ancora. Fornisce ai data scientist una vasta gamma di funzionalità generali e speciali. Nel corso degli anni, Python è diventato lo standard de facto per molte applicazioni di data science. Essendo un linguaggio di programmazione generico, Python consente anche la creazione di complesse interfacce grafiche utente (GUI) e servizi web e l’integrazione in sistemi esistenti.
Che cos’è R?
R è un potente linguaggio di programmazione open source e un derivato di un linguaggio di programmazione chiamato S. R è un ambiente software sviluppato da Ross Ihaka e Robert Gentleman dell’Università di Auckland, in Nuova Zelanda. Sebbene R sia stato inizialmente sviluppato per e dagli statistici, ora è di fatto il linguaggio standard per il calcolo statistico. L’analisi dei dati viene eseguita in R scrivendo script e funzioni nel linguaggio di programmazione R. Il linguaggio fornisce oggetti, operatori e funzioni che rendono naturale il processo di esplorazione, modellazione e visualizzazione dei dati. Data scientist, analisti e statistici utilizzano R per l’analisi statistica, la modellazione predittiva e la visualizzazione dei dati. Esistono molti tipi di modelli in R che abbracciano un intero ecosistema di machine learning più in generale.
Differenza tra Python e R nel Machine Learning
Definizione
Python è uno dei linguaggi di programmazione generici più popolari per la scienza dei dati che combina la potenza dei linguaggi di programmazione generici con la facilità d’uso dei linguaggi di scripting specifici del dominio come R o MATLAB. R è un potente linguaggio di programmazione open source e un derivato di un linguaggio di programmazione chiamato S. R è stato inizialmente sviluppato per e da statistici, ma ora è di fatto il linguaggio standard per il calcolo statistico. L’analisi dei dati viene eseguita in R scrivendo script e funzioni nel linguaggio di programmazione R.
Pacchetti e librerie
Sia Python che R dispongono di robusti ecosistemi di strumenti e librerie open source . Tuttavia, R ha una maggiore disponibilità di diversi pacchetti per migliorare le sue prestazioni, incluso un pacchetto aggiuntivo denominato Nnet che consente di creare modelli di rete neurale. Caret Package è un altro framework completo che rafforza le capacità di machine learning di R. Python, d’altra parte, si concentra principalmente sull’apprendimento automatico e dispone di librerie per il caricamento dei dati, la visualizzazione, le statistiche, l’elaborazione del linguaggio naturale, l’elaborazione delle immagini e altro ancora. PyBrain è una libreria di reti neurali Python che offre algoritmi flessibili e facili da usare per l’apprendimento automatico. Altre librerie Python popolari includono NumPy e SciPy, che sono pacchetti fondamentali per il calcolo scientifico con Python.
Facilità di apprendimento
Python è già noto per la sua semplicità nell’ecosistema del machine learning, che lo rende la scelta preferita per gli analisti di dati. Uno dei principali vantaggi dell’utilizzo di Python è la sua capacità di interagire con il codice, utilizzando un terminale o altri strumenti come Jupyter Notebook. R, d’altra parte, è più popolare nella scienza dei dati, che è piuttosto difficile da apprendere. R ha una curva di apprendimento ripida ed è davvero difficile da padroneggiare rispetto a Python. I codici Python sono più facili da scrivere e gestire e sono più robusti di quelli di R. Ogni pacchetto in R richiede un po’ di comprensione prima di iniziare.
Flessibilità
Ciò che rende Python una scelta migliore per il machine learning è la sua flessibilità per l’uso in produzione. Ed è veloce, leggero e potente. Python è un linguaggio generico con una sintassi leggibile che offre grande flessibilità. Con gli strumenti e le librerie giuste, Python può essere utilizzato per creare quasi qualsiasi cosa e i decoratori ti rendono praticamente illimitato. R, d’altro canto, è il linguaggio standard de facto per il calcolo statistico ed è open source, il che significa che il codice sorgente è aperto all’ispezione e alla modifica per chiunque sappia come funzionano i metodi e gli algoritmi.
Conclusioni
Possiamo concludere dicendo che, sia Python che R dispongono di robusti ecosistemi di strumenti e librerie open source. Tuttavia, R ha una maggiore disponibilità di pacchetti diversi per migliorarne le prestazioni, ma Python è più potente e robusto di R, il che lo rende ideale per la creazione di applicazioni a livello aziendale. La velocità e la flessibilità di Python gli consentono di sovraperformare altri linguaggi e framework. Tuttavia, R non è molto veloce e il codice è scritto male ed è stato creato pensando ai data scientist, non ai computer, il che rende R notevolmente più lento rispetto ad altri linguaggi di programmazione incluso Python. In poche parole, Python è migliore nell’apprendimento automatico mentre R vanta una grande community per l’esplorazione e l’apprendimento dei dati.
