Hướng dẫn is c++ or python better for ai? - c ++ hay python tốt hơn cho ai?

Bạn tuyên bố rằng

C ++ về mặt kỹ thuật là một ngôn ngữ mạnh mẽ hơn Python.

Nhưng tuyên bố đó là sai (hoặc không có ý nghĩa nhiều). Hãy nhớ rằng một ngôn ngữ lập trình là một đặc điểm kỹ thuật (thường là một số tài liệu được viết bằng tiếng Anh). Ví dụ, N3337 là một bản thảo muộn của đặc tả C ++. Tôi không thích Python, nhưng nó có vẻ mạnh hơn C ++ (ngay cả khi việc triển khai C ++ thường nhanh hơn Python Versa.a programming language is a specification (often some document written in English). For example, n3337 is a late draft of the C++ specification. I don't like Python, but it does seems as powerful than C++ (even if C++ implementations are generally faster than Python ones): what a good Python programmer can code well in Python, another good C++ programmer can code well in C++ and vice versa.

Về mặt lý thuyết, cả C ++ và Python đều là ngôn ngữ lập trình hoàn chỉnh (về mục đích).

Và Python cũng biểu cảm như C ++. Tôi không thể đặt tên cho một tính năng ngôn ngữ lập trình mà Python có nhưng không phải C ++ (ngoại trừ các tính năng liên quan đến phản ánh; xem thêm câu trả lời này và nhận thức được dlopen - xem chương trình Manydl.c của tôi - của LLVM, của libgcjit, của libbacktrace và xem xét một số Cách tiếp cận lập trình meta với họ, à la Bismon hoặc như blog của J.Pitrat ủng hộ nó).

Có thể bạn nghĩ về một ngôn ngữ lập trình là phần mềm thực hiện nó. Sau đó, Python cũng biểu cảm như C ++ (và có vẻ dễ học hơn, nhưng đó là một ảo ảnh; xem http://norvig.com/21-days.html để biết thêm về ảo ảnh đó). Python và C ++ có một ngữ nghĩa khá giống nhau, ngay cả khi cú pháp của họ rất khác nhau. Hệ thống loại của họ rất khác nhau.

Thật đáng buồn, nhiều thư viện học máy lớn gần đây (như Tensorflow hoặc Gudhi, cả hai đều được mã hóa trong C ++) trong thực tế dễ sử dụng hơn trong Python so với C ++. Nhưng bạn có thể sử dụng TensorFlow hoặc Gudhi từ mã C ++ vì TensorFlow và Gudhi hầu hết được mã hóa trong C ++ và cả cung cấp và ghi lại API C ++ (không chỉ là Python).major machine learning libraries (such as TensorFlow or Gudhi, both mostly coded in C++) are in practice easier to use in Python than in C++. But you can use TensorFlow or Gudhi from C++ code since TensorFlow and Gudhi are mostly coded in C++ and both provide and document a C++ API (not just a Python one).

C ++ cho phép lập trình đa luồng, nhưng việc triển khai Python thông thường có GIL của nó, được mã hóa byte, do đó chậm hơn đáng kể so với C ++ (thường được biên dịch bằng cách tối ưu hóa các trình biên dịch như GCC hoặc Clang; tuy nhiên bạn có thể tìm thấy các phiên dịch C ++, ví dụ: CLING). Một số triển khai thử nghiệm của Python được biên dịch JIT và không có Gil. Nhưng đây không phải là trưởng thành: Tôi khuyên bạn nên đầu tư một triệu euro để tăng TRL của họ.

Cũng quan sát rằng C ++ khó học hơn nhiều so với Python. Ngay cả với hàng tá năm kinh nghiệm lập trình C ++, tôi không thể tuyên bố thực sự biết hầu hết C ++.

Đáng buồn thay, hầu hết các cuốn sách gần đây đều dạy kỹ thuật phần mềm AI (ví dụ: cái này hoặc một cuốn sách đó) sử dụng Python (không phải C ++) cho các ví dụ của họ. Tôi thực sự muốn nhiều cuốn sách AI gần đây sử dụng C ++!

BTW, tôi lập trình phần mềm nguồn mở (như phần này hoặc GCC tan chảy lỗi thời) bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI, nhưng chúng không sử dụng Python. Cách tiếp cận của tôi đối với các ứng dụng AI là bắt đầu thiết kế một số DSL trong đó.

Một số cách tiếp cận AI liên quan đến siêu hình, ví dụ: Tạo một số (hoặc hầu hết, hoặc thậm chí tất cả) mã của một hệ thống tự nó. J.Pitrat (ông đã qua đời vào tháng 10 năm 2019) đã đi tiên phong trong phương pháp này. Xem blog của anh ấy, hệ thống CAIA của anh ấy, đọc những sinh vật nhân tạo của anh ấy, lương tâm của một cuốn sách máy bào (ISBN 978-1848211018) và Dự án REFPERSYS (có tham vọng là tạo ra nhiều nhất-và hy vọng tất cả-mã C ++ của nó).

Trên các hệ điều hành như Linux, trong thực tế, bạn có thể tạo mã C ++ (hoặc C) khi chạy và biên dịch nó (sử dụng GCC) thành plugin, sau đó Dlopen (3) tạo ra plugin và truy xuất các con trỏ chức năng bằng tên của chúng bằng DLSYM ( 3). Xem ví dụ ManyDl.c (trên một máy tính để bàn mạnh mẽ vào năm 2020, bạn sẽ có thể tạo và tải nửa triệu plugin, nếu bạn chạy ví dụ đó vài ngày). Với DLADDR (3) và Libbacktrace của Ian Taylor, bạn cũng có thể kiểm tra một số ngăn xếp cuộc gọi.

Các tập đoàn lớn của AFAIK như Google sử dụng C ++ trong nội bộ cho hầu hết các mã liên quan đến AI của họ. Cũng xem vào Milepost GCC hoặc dự án giải mã H2020 cho việc áp dụng các kỹ thuật học máy cho các trình biên dịch. Xem thêm Hipeac.

Tất nhiên, bạn có thể mã hóa phần mềm AI trong Haskell, nói chung là LISP (ví dụ: với SBCL) hoặc trong OCAML. Nhiều khung học máy có thể được gọi từ họ. Các thư viện khủng hoảng có thể sử dụng opencl.

Nếu bạn làm việc trong khoa học dữ liệu hoặc phân tích hoặc có kế hoạch làm việc trong lĩnh vực này trong tương lai, thì bạn chắc chắn quen thuộc với cuộc tranh luận Python so với R không bao giờ kết thúc: cái nào tốt hơn cho AI?

Cả Python và R đều là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu và mỗi ngôn ngữ đều có người hâm mộ và đối thủ. Kể từ tháng 1 năm 2022, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất dựa trên tần suất các hướng dẫn của nó được tìm kiếm trên Google, với thị phần 28%. Nó cũng giữ vững vị trí số 1 cho các ngôn ngữ phổ biến nhất trong số các nhà phát triển. & NBSP;

Trong khi đó, R đang liên tục leo lên bảng xếp hạng nhờ tính hữu ích của nó trong phân tích dữ liệu và học máy - hiện đang chiếm vị trí số 12 trên bảng xếp hạng TIOBE.

Vì vậy, câu hỏi là - bạn nên sử dụng một trong hai câu hỏi nào cho dữ liệu hoặc dự án AI của mình? Cái nào tốt hơn cho AI - Python hay R? Hoặc có thể cả hai đều tốt như nhau? Hãy cùng tìm hiểu. & NBSP;

• Python là gì? Cái này được dùng để làm gì?
• Những lợi thế chính của Python là gì? & NBSP;
• Python có phải là tốt nhất cho AI không?
• R là gì? Cái này được dùng để làm gì?
• Những lợi thế chính của R? & NBSP;
• Lập trình R có tốt cho AI không?
• Python so với R cho AI, học máy và khoa học dữ liệu
• Nhược điểm của R cho khoa học dữ liệu
• Tốt hơn là học R hay Python?
• R và Python có đủ cho khoa học dữ liệu không?

Python là gì? Cái này được dùng để làm gì?

Những lợi thế chính của Python là gì? & NBSP;

Python có phải là tốt nhất cho AI không?

R là gì? Cái này được dùng để làm gì?

Những lợi thế chính của R? & NBSP;

Lập trình R có tốt cho AI không?

Python cũng hữu ích khi nói đến khoa học dữ liệu, vì nó cung cấp một loạt các thư viện như Numpy, Pandas hoặc Matplotlib mà bạn có thể sử dụng để phân tích dữ liệu và thao tác hoặc trực quan hóa dữ liệu.

Hơn nữa, Python, tuyệt vời để sử dụng trong học máy quy mô lớn nhờ nhiều thư viện học tập sâu và học máy như Scikit-Learn, Keras và Tensorflow. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Python để thêm tính năng nhận dạng khuôn mặt vào API hoặc ứng dụng máy học di động của bạn. Những lợi ích khác có thể cung cấp Python?

Những lợi thế chính của Python là gì? & NBSP;

• Versatile-Python là một ngôn ngữ đa năng có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau và không phải là chuyên ngành cho bất kỳ khu vực cụ thể nào. Nếu bạn đang tìm kiếm một ngôn ngữ có thể được sử dụng cho cả phân tích và, hãy nói, thiết kế một trang web, thì Python là một trong những lựa chọn tốt nhất. & NBSP; – Python is a general-purpose language meaning it can be used for various purposes and isn’t specialized for any specific area. If you are looking for a language that can be used both for analytics and, let’s say, designing a website, then Python is one of the best choices. 
• Dễ học - nhờ cách hiểu các quy tắc Python đơn giản như thế nào và mã rõ ràng như thế nào, nó thường được đề xuất là ngôn ngữ tốt nhất để bắt đầu các nhà phát triển. Kết quả của sự đơn giản của nó, cũng có nhiều người biết ngôn ngữ này (nó ước tính rằng Python hiện có 11,3 triệu người dùng), vì vậy, nó dễ dàng tìm thấy các nhà phát triển lành nghề cho dự án của bạn. – Thanks to how simple to understand Python rules are and how clear the code is, it’s regularly recommended as the best language for starting developers. As a result of its simplicity, there are also more people who know the language (it’s estimated that Python currently has 11.3 million users), so it’s easier to find skilled developers for your project.
• Rất nhiều thư viện để làm việc - Python bao gồm vô số thư viện để thu thập và phân tích dữ liệu, vì vậy bạn không nên gặp bất kỳ vấn đề nào khi tìm kiếm một vấn đề phù hợp với dự án của bạn. Trong số những người khác, Scikit-Realize có đầy đủ các công cụ để khai thác và phân tích thông tin và cũng có rất nhiều công cụ hữu ích cho việc học máy. & NBSP; Python includes countless libraries for gathering and analyzing data, so you shouldn’t have any problems finding one matching your project. Among others, Scikit-Realize is full of tools for information mining and analysis and also has plenty of tools useful for machine learning. 
• Tích hợp tốt hơn - Python là một ngôn ngữ linh hoạt tích hợp cả với hầu hết các nhà cung cấp và các yếu tố PaaS và các yếu tố được viết bằng các ngôn ngữ khác, chẳng hạn như Java và C ++. Python cũng hỗ trợ nhiều tùy chọn xuất và chia sẻ tệp. – Python is a flexible language that integrates both with most cloud and PaaS providers and elements written in other languages, such as Java and C++. Python also supports numerous file export and sharing options.
• Cộng đồng rộng lớn và tích cực với tư cách là một cộng đồng, Python cung cấp cho người dùng mọi loại hỗ trợ có thể, cho dù để học ngôn ngữ hoặc để phát triển các ứng dụng. Ngoài ra, hàng ngàn chuyên gia liên tục thêm chức năng mới và các tính năng cốt lõi vào công nghệ Python.– As a community, Python provides its users with every possible kind of support, whether for learning the language or for developing applications. In addition, thousands of experts constantly add new functionality and core features to Python technology.

Nhưng đối với tất cả những lợi ích đó, phải có một số sự đánh đổi. Ví dụ, Python thường được sử dụng trong lập trình phía máy chủ thay vì các ứng dụng phía máy khách hoặc di động vì nó thật đáng buồn (vì nó phân tích từng dòng mã). & NBSP; Python cũng sử dụng rất nhiều bộ nhớ để lưu trữ các đối tượng, vì vậy nó rất hữu ích nếu tối ưu hóa bộ nhớ là một yêu cầu dự án.

Python có phải là tốt nhất cho AI không?

Các nhà phát triển Python đang có nhu cầu cao - chủ yếu là do những gì ngôn ngữ Python có thể làm, đặc biệt là khi nói đến AI và học máy. Ngôn ngữ lập trình cho trí tuệ nhân tạo cần phải linh hoạt, có thể mở rộng và có thể đọc được, và mã Python cung cấp cả ba.

Trước hết, mã Python, ngắn gọn và có thể đọc được. Mặc dù học máy và trí tuệ nhân tạo dựa trên các thuật toán và quy trình công việc phức tạp, Python, với mã dễ viết, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc giải quyết các vấn đề ML thay vì các sắc thái kỹ thuật của ngôn ngữ. Đó là lý do tại sao nhiều lập trình viên coi Python có trực quan hơn các ngôn ngữ khác. & NBSP;

Các nhà phát triển khác cũng đã chỉ ra rằng Python có nhiều khung, thư viện và tiện ích mở rộng có thể đơn giản hóa việc triển khai các tính năng ML khác nhau. Ngoài ra, vì Python là ngôn ngữ đa năng, nó có thể xử lý các tác vụ học máy phức tạp khác nhau và cho phép bạn nhanh chóng xây dựng các nguyên mẫu có thể được kiểm tra cho mục đích học máy.

R là gì? Cái này được dùng để làm gì?

Bây giờ, hãy để nói chuyện một chút về ngôn ngữ thứ hai - R. & NBSP; 

R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được phát triển vào năm 1992. Trái ngược với Python, R được thiết kế dành riêng cho phân tích dữ liệu và phát triển các ứng dụng phần mềm và công cụ khai thác dữ liệu. Do chuyên môn này, R có một số công cụ để tính toán thống kê, thu thập dữ liệu và trực quan hóa nhưng cũng có các mô hình dữ liệu khác nhau và các công cụ tinh vi để phân tích dữ liệu. & NBSP;

R cũng có rất nhiều gói đã có sẵn. Theo Mạng lưu trữ R toàn diện (CRAN), đã có hơn 13.000 gói R có sẵn, vì vậy cho dù bạn cần một gói cho phân tích sâu hoặc học máy, bạn sẽ dễ dàng tìm thấy một gói trong kho lưu trữ R. Đối với khoa học dữ liệu và học máy, ngôn ngữ R đặc biệt hữu ích vì nó hỗ trợ:

• Nhiệm vụ thao túng dữ liệu (DPPLYR)
• Trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá (GGPLOT2)
• Triển khai SVM (Kernlab)
• Tạo mô hình dự đoán (CARET)

Nhờ đó, R được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi từ các ngành khác nhau để ước tính và hiển thị kết quả nghiên cứu của họ. Cũng như thu thập và phân tích dữ liệu, các gói R có thể được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu để tổ chức dữ liệu nghiên cứu, mã hoặc chia sẻ tệp.

Những lợi thế chính của R? & NBSP;

• Chuyên về khoa học dữ liệu - Nếu bạn muốn dự án của mình tập trung vào phân tích dữ liệu hoặc trực quan hóa, thì R là một lựa chọn tuyệt vời, nhờ trọng tâm chính của nó là thu thập và phân tích dữ liệu. Hơn nữa, R có thể thực hiện các hoạt động trên các vectơ, mảng, ma trận và nhiều đối tượng dữ liệu khác có kích thước khác nhau. – If you want your project to be focused on data analysis or visualization, then R is a great choice, thanks to its main focus being gathering and analyzing data. What’s more, R can perform operations on vectors, arrays, matrices, and various other data objects of varying sizes.
• Đồ thị và trực quan hóa - R có một thư viện lớn các thư viện mà bạn có thể tạo ra các biểu đồ và trực quan hóa chất lượng. Tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, những đồ họa đó có thể tĩnh hoặc động. – R has a large library of libraries with which you can produce quality graphs and visualizations. Depending on your needs, those graphics can be static or dynamic.
• Nền tảng độc lập: Tương tự như Python, ngôn ngữ R có thể chạy trên tất cả các hệ điều hành và thiết bị mà không thay đổi mã. R có thể chạy khá dễ dàng trên Windows, Linux và Mac. Similar to Python, R language can run on all operating systems and devices without changing the code. R can run quite easily on Windows, Linux, and Mac.
• Nhiều công cụ để học máy: R cho phép chúng tôi thực hiện các hoạt động học máy khác nhau như phân loại và hồi quy. Nhưng bạn cũng có thể sử dụng nó để làm sạch dữ liệu (phát hiện và xóa hoặc sửa lỗi từ các bản ghi) hoặc r crangling dữ liệu (chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng mong muốn.): R allows us to do various machine learning operations such as classification and regression. But you can also use it for data cleansing (detecting and removing or correcting errors from records) or R data wrangling (converting raw data into the desired format.)

Một trong những vấn đề lớn hơn của ngôn ngữ R là tất cả các đối tượng được lưu trữ trong bộ nhớ vật lý. Để hoạt động chính xác, r cần có toàn bộ dữ liệu ở một nơi, thường là bộ nhớ. Vì vậy, để xử lý dữ liệu lớn, r có thể không phải là lựa chọn tốt nhất. & NBSP;

Hơn nữa, R là một ngôn ngữ khá phức tạp để tìm hiểu do các quy tắc mã hóa khác nhau như thế nào từ các ngôn ngữ khác. Hơn nữa, số lượng các gói có sẵn (một số trong đó chỉ hoạt động trong một môi trường cụ thể) có thể khiến mọi thứ trở nên khó hiểu hơn. Bởi vì điều này, R chủ yếu được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu.

Lập trình R có tốt cho AI không?

R thường là yêu thích của các nhà nghiên cứu dữ liệu, và vì một lý do chính đáng.

Nói chung, R được sử dụng để phân tích và thao tác dữ liệu để phân tích thống kê. Trong số nhiều gói có sẵn trong R, có Gmodels, Class, TM và Rodbc thường được sử dụng trong các dự án học máy. Sử dụng các gói này, các nhà phát triển có thể nhanh chóng thực hiện logic kinh doanh và thực hiện các thuật toán học máy mà không gặp nhiều rắc rối.

Ngôn ngữ cũng sẽ cung cấp cho bạn phân tích thống kê chi tiết, cho dù bạn đang phân tích các mô hình tài chính hoặc dữ liệu từ các thiết bị IoT.

Ngoài ra, nếu nhiệm vụ của bạn yêu cầu biểu đồ và biểu đồ chất lượng cao, r là một lựa chọn tốt. Với GGPLOT2, GGVIS, GoogleVIS, Shiny, RCHARTS và các gói khác, các khả năng của R, được mở rộng rất nhiều, cho phép bạn tạo các ứng dụng web tương tác.

Python so với R cho AI, học máy và khoa học dữ liệu

Bây giờ chúng tôi đã có những điều cơ bản, đó là thời gian để nói về cách bạn có thể sử dụng R và Python cho tất cả các loại nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Những ưu điểm và nhược điểm của cả hai là gì? & NBSP;that we got the basics out of the way, it’s time to talk about how you can use R and Python for all sorts of data science tasks. What are the advantages and disadvantages of both? 

Ưu điểm của Python cho khoa học dữ liệu

Một số hoạt động tham gia vào khoa học dữ liệu, như thống kê điện toán, xây dựng các mô hình dự đoán, tương tác với dữ liệu, xây dựng các mô hình giải thích, trực quan hóa dữ liệu và tích hợp các mô hình vào các hệ thống sản xuất. Với Python, các nhà khoa học dữ liệu có quyền truy cập vào các thư viện giúp họ làm tất cả những điều này. Vậy Python có phải là ngôn ngữ tốt nhất cho khoa học dữ liệu và AI không? Đầu tiên, hãy để Lôi nhìn vào những lợi thế chính: & nbsp;

• Bảng điều khiển tương tác Python (còn được gọi là trình thông dịch Python hoặc Shell Python) cho phép các lập trình viên thử mã và thực thi các lệnh mà không cần tạo tệp. Bảng điều khiển tương tác cung cấp quyền truy cập vào tất cả các chức năng tích hợp của Python, bất kỳ mô-đun nào được cài đặt và lịch sử lệnh, cũng như tự động hoàn thành, vì vậy bạn có thể khám phá Python và chỉ dán mã vào các tệp lập trình khi bạn đã sẵn sàng.
• Mỗi phiên bản mới của Python cải thiện hiệu suất và cú pháp của ngôn ngữ và thêm chức năng mới. Ngoài ra, cộng đồng Python, làm việc chăm chỉ để phát triển các thư viện mới cho ngôn ngữ, do đó, khả năng của nó tiếp tục phát triển. So với các ngôn ngữ cấp cao hơn, các ngôn ngữ cấp thấp như C ++ và Java trải qua những thay đổi tương đối chậm khi chúng được một ủy ban đặc biệt chấp thuận cứ sau vài năm.
• Notebook Jupyter. Nó có một ứng dụng web nguồn mở cho phép bạn tạo và chia sẻ các tài liệu, bao gồm mã trực tiếp, phương trình, hình ảnh và văn bản tường thuật. Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, mô phỏng số, mô hình thống kê, trực quan hóa dữ liệu và học máy chỉ là một số ứng dụng của nó. Nó là một công cụ tiện dụng cho khoa học dữ liệu và học máy vì nó cho phép bạn trình bày những phát hiện của mình và nhúng các hình ảnh trực quan vào cùng một tài liệu với mã của bạn.
• Python có nhiều tính năng có thể giúp các nhà phát triển tạo ra một nguyên mẫu một cách nhanh chóng-chẳng hạn như danh sách và từ điển tích hợp, cũng như khả năng viết các chức năng có thể xử lý nhiều dữ liệu khác nhau. Sử dụng tạo mẫu nhanh có thể nâng cao chất lượng thiết kế của bạn bằng cách cải thiện giao tiếp giữa các bên khác nhau và giảm nguy cơ xây dựng thứ gì đó mà không ai muốn.

Nhược điểm của Python cho khoa học dữ liệu

Mặc dù khả năng của Python tiếp tục phát triển, nhưng vẫn có một số hạn chế đáng kể để khắc phục khi sử dụng nó cho khoa học dữ liệu hoặc học máy.

• Python có một vài thư viện để hình dung, như Seaborn, Bokeh và Pygal, nhưng ở đó không có nhiều lựa chọn. Trực quan hóa Python cũng phức tạp hơn để sử dụng và đôi khi khó đọc.
• Python có ít thư viện hơn R và do đó, nó không có lựa chọn thay thế cho nhiều thư viện có sẵn với R.
• Mặc dù gõ động trong Python có thể tăng tốc phát triển chương trình, nhưng nó cũng có thể gây ra các vấn đề trong việc theo dõi & NBSP; Lỗi gây ra bởi việc phân loại dữ liệu khác nhau cho cùng một biến.
• Python không hỗ trợ luồng vì khóa phiên dịch toàn cầu - có nghĩa là chỉ có một luồng duy nhất có thể được thực thi tại một thời điểm. & NBSP;
• Python được xây dựng cho một môi trường di động và nó hiếm khi được sử dụng trong khu vực này. Hơn nữa, Android và iOS don lồng hỗ trợ Python như một ngôn ngữ lập trình chính thức. Tuy nhiên, với một số nỗ lực thêm, nó cũng có thể được sử dụng cho thiết bị di động vì nhiều thư viện có thể giúp phát triển cho cả Android và iOS.

Ưu điểm của R cho khoa học dữ liệu

Hàng triệu nhà khoa học và nhà thống kê dữ liệu sử dụng R để giải quyết các vấn đề tiếp thị điện toán và định lượng thống kê. Các công ty như LinkedIn, Twitter, Bank of America, Facebook và Google sử dụng R để tài trợ và phân tích kinh doanh. Tại sao chính xác? & NBSP;

• Ngôn ngữ R được tạo riêng để phân tích dữ liệu, do đó, nó dễ hiểu đối với các chuyên gia dữ liệu, ngay cả khi họ không có nền tảng lập trình. & NBSP;
• Trực quan hóa dữ liệu là một trong những điểm mạnh nhất của ngôn ngữ R. Nhiều gói chất lượng để trực quan hóa dữ liệu có sẵn bên trong nó, chẳng hạn như GGPLOT2, LATTICE, GGVIS, GoogleVIS, RCHARTS, v.v. có nghĩa là với R, có thể xây dựng đồ họa hai chiều (sơ đồ, boxplots), cũng như ba mô hình -Dimensional.
• Việc cài đặt IDE (RSTUDIO) và các gói xử lý dữ liệu cần thiết được đơn giản hóa.
• R hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu, toán tử và tham số khác nhau. Từ các mảng đến ma trận, từ các vòng lặp đến đệ quy, cùng với việc tích hợp với các ngôn ngữ lập trình khác như C, C ++ và Fortran.
• R có một tập hợp các thuật toán được sử dụng bởi các kỹ sư và chuyên gia tư vấn về máy học, từ phân tích chuỗi thời gian, phân loại, phân cụm đến mô hình tuyến tính, v.v. R cũng cung cấp một kho lưu trữ gói tiện lợi và các bài kiểm tra làm sẵn cho hầu hết các phương pháp khoa học dữ liệu và học máy.
• Bên trong kho R, bạn có thể tìm thấy một số lượng lớn các gói bổ sung cho mọi hương vị. Nó có thể là một gói để phân tích văn bản (được gọi là mô hình ngôn ngữ tự nhiên) hoặc gói có dữ liệu từ Twitter. Mỗi ngày, ngày càng có nhiều gói và hầu hết trong số chúng được thu thập trong kho lưu trữ CRAN (Mạng lưu trữ R toàn diện).

Nhược điểm của R cho khoa học dữ liệu

Giống như bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, R có một số nhược điểm.

• R như một ngôn ngữ không may là khá chậm và tiêu thụ bộ nhớ. Theo một nghiên cứu, cùng một mã được viết bằng Python chạy nhanh hơn 5,8 lần so với thay thế R! Có các gói bên trong hệ thống mặc dù cho phép các nhà phát triển tăng tốc độ của hệ thống (như PQR, Renjin, Fastr, Riposte, v.v.). Ngoài ra, các thư viện Data.Table và DPPLE cũng nên được sử dụng khi xử lý dữ liệu lớn.
• Vì R có rất nhiều gói có sẵn, nên tài liệu cho một số người ít phổ biến nhất là thiếu, vì vậy người dùng có thể khó tìm đường xung quanh những thứ đó.
• Một vấn đề khác với các gói có sẵn là một số có thể được viết kém. Không có nhiều người dùng R có bất kỳ khóa đào tạo chính thức nào về lập trình hoặc phát triển phần mềm, thích sử dụng R để chỉ đơn giản là hiểu dữ liệu của họ. Đó là lý do tại sao một số gói chỉ có thể hoạt động trong môi trường rất cụ thể hoặc thường bị trễ. Khi cài đặt các gói mới, bạn nên cẩn thận vì một số trong số chúng cũng có thể không an toàn lắm.

Tốt hơn là học R hay Python?

Vì vậy, cái nào trong số hai là tốt hơn? Bạn nên học NIE nào? Cả R và Python có thể tiện dụng cho dự án của bạn, nhưng mỗi người trong số họ đều vượt trội trong những điều khác nhau. Để chọn đúng ngôn ngữ, bạn nên xem xét những gì bạn dự định sử dụng ngôn ngữ.

Ví dụ, nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực khoa học, hoặc nếu bạn có kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình khoa học khác như MATLAB, thì bạn có thể xem xét việc học ngôn ngữ R (ví dụ: từ các hướng dẫn của YouTube hoặc nhóm cộng đồng R) vì nó sẽ đơn giản hơn và Trực giác nhiều hơn cho bạn hơn Python.

Trong khi đó, Python sẽ là ngôn ngữ để đi cùng nếu bạn là một kỹ sư phần mềm thành thạo các ngôn ngữ khác như C/C ++ và Java nhưng muốn chuyển sang khoa học dữ liệu.

& nbsp; Nói chung, Python tốt hơn cho:

• Xử lý lượng dữ liệu khổng lồ
• Xây dựng các mô hình học tập sâu
• Thực hiện các tác vụ phi thống kê, như quét web, lưu vào cơ sở dữ liệu và chạy quy trình công việc

Trong khi R hoạt động tốt nhất cho:

• Tạo trực quan hóa đồ họa và dữ liệu
• Xây dựng mô hình thống kê

Nó cũng đáng để kiểm tra ngôn ngữ lập trình mà đồng nghiệp của bạn sử dụng thường xuyên nhất. Đối với lợi ích, bạn sẽ có thể chia sẻ mã với các đồng nghiệp của mình và yêu cầu hỗ trợ với mã bất cứ khi nào bạn có bất kỳ rắc rối nào với nó.

Nó không có nghĩa là, mặc dù bạn chỉ nên sử dụng cái này hay cái khác - hoàn toàn ngược lại. Ví dụ: nhiều công cụ, chẳng hạn như Microsoft Machine Learn Server, hỗ trợ cả R và Python và nhiều tổ chức hiện sử dụng kết hợp cả hai ngôn ngữ.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng R trong giai đoạn ban đầu của dự án để phân tích dữ liệu cần thiết và để thực hiện trực quan hóa kết quả. Khi điều này đã sẵn sàng, bạn có thể sử dụng Python để xây dựng mô hình của mình. Bằng cách đó, bạn sẽ có được những điều tốt nhất của cả hai thế giới.

Vì vậy, nó không phải là nhiều như ngôn ngữ nào tốt hơn, nhưng nhiều hơn những gì bạn có thể làm với mỗi ngôn ngữ.

R và Python có đủ cho khoa học dữ liệu không?

Cả R và Python đều có lợi thế cho các dự án học máy khoa học dữ liệu. Python làm tốt hơn khi nói đến thao tác dữ liệu và công việc lặp đi lặp lại, và việc dễ làm việc với nó có thể tăng tốc công việc của bạn (và cũng cung cấp cho bạn mã sạch hơn). Nhưng nếu những gì bạn cần là tập trung vào việc thu thập, phân tích, thao túng và hình dung dữ liệu nghiên cứu của bạn, thì R là một lựa chọn tốt.

Lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào những gì bạn muốn đạt được - nếu bạn chọn theo cách này, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy ngôn ngữ chính xác cho dự án của mình. Đọc thêm về các giải pháp phát triển phần mềm & phần cứng tại đây hoặc truy cập blog của chúng tôi.

Ngôn ngữ C có tốt cho AI không?

C hay Python có tốt hơn cho việc học máy không?

Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho AI?

Python có tốt nhất cho trí tuệ nhân tạo không?