Show
Quyết định ngôn ngữ lập trình nào tốt hơn cho ứng dụng của bạnẢnh của Thomas Kelley trên unplashCó nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau cho các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, học máy, xử lý tín hiệu, tối ưu hóa số và phát triển web. Do đó, điều cần thiết là phải biết cách quyết định ngôn ngữ lập trình nào phù hợp hơn cho ứng dụng của bạn. Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về những lợi thế và nhược điểm của việc sử dụng Python, R và Matlab. Tôi sẽ giải thích khi nào và cho những ứng dụng mà các ngôn ngữ lập trình này phù hợp hơn. Tôi tổ chức phác thảo dựa trên nghiên cứu và công việc phổ biến được thực hiện rộng rãi trong thế giới thực. Sau đây là phác thảo của bài viết này:
Nhiệm vụ lập trình chungHọc máy Mô hình đồ họa và xác suất Nguyên nhân diễn ra Phân tích chuỗi thời gian Học máyMô hình đồ họa và xác suất Nguyên nhân diễn ra Phân tích chuỗi thời gianXử lý tín hiệu và giao tiếp kỹ thuật số Điều khiển và hệ thống động lực Tối ưu hóa và phân tích số. Ưu và nhược điểm của từng ngôn ngữ Nguyên nhân diễn raR cho đến nay là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trong nghiên cứu suy luận nguyên nhân (cùng với SAS và STATA; tuy nhiên, R là miễn phí trong khi hai ngôn ngữ kia thì không). Nó có nhiều thư viện như bnlearn, bnstruct để khám phá nguyên nhân (học tập cấu trúc) để tìm hiểu DAG (biểu đồ acyclic có hướng) từ dữ liệu. Nó có các thư viện và chức năng cho các kỹ thuật khác nhau như hồi quy kết quả, IPTW, g-ước tính, v.v. Python cũng vậy, nhờ gói Dowhy của Microsoft Research, có khả năng kết hợp khung mạng nhân quả Pearl với mô hình kết quả tiềm năng Rubin và cung cấp giao diện dễ dàng cho mô hình suy luận nhân quả. Phân tích chuỗi thời gianR cũng là ngôn ngữ mạnh nhất và cho đến nay là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Nhiều cuốn sách đã được viết về dự báo chuỗi thời gian bằng R. Có nhiều thư viện để thực hiện các thuật toán như Arima, Holt-Winter, làm mịn theo cấp số nhân. Ví dụ, gói dự báo của Rob Hyndman là gói được sử dụng nhiều nhất để dự báo chuỗi thời gian. Python, nhờ các mạng lưới thần kinh, đặc biệt là LSTM, nhận được rất nhiều sự chú ý trong dự báo chuỗi thời gian. Hơn nữa, gói tiên tri của Facebook được viết bằng cả R và Python cung cấp hỗ trợ tuyệt vời và tự động để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Xử lý tín hiệu và giao tiếp kỹ thuật sốĐây là lĩnh vực mà MATLAB là mạnh nhất và được sử dụng thường xuyên trong nghiên cứu và công nghiệp. MATLAB Communications Toolbox cung cấp tất cả các chức năng cần thiết để thực hiện một hệ thống truyền thông hoàn chỉnh. Nó có các chức năng để thực hiện tất cả các sơ đồ điều chế nổi tiếng, mã hóa kênh và nguồn, bộ cân bằng và các thuật toán giải mã và phát hiện cần thiết trong máy thu. Hộp công cụ DSP System cung cấp tất cả các chức năng để thiết kế IIR (phản ứng xung lực vô hạn), FIR (phản ứng xung hữu hạn) và các bộ lọc thích ứng. Nó có hỗ trợ hoàn toàn cho FFT (biến đổi Fourier nhanh), IFFT, Wavelet, v.v. Python, mặc dù không có khả năng như MATLAB trong lĩnh vực này nhưng có hỗ trợ cho các thuật toán truyền thông kỹ thuật số thông qua các gói Commpy và Komm. Điều khiển và hệ thống động lựcMATLAB vẫn là ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất để thực hiện các thuật toán hệ thống điều khiển và động lực nhờ hộp công cụ hệ thống điều khiển. Nó có các hỗ trợ rộng rãi cho tất cả các phương pháp nổi tiếng như bộ điều khiển PID, thiết kế không gian trạng thái, locus gốc, chức năng chuyển, sơ đồ cực, bộ lọc Kalman, và nhiều hơn nữa. Tuy nhiên, sức mạnh chính của MATLAB đến từ trình soạn thảo đồ họa tuyệt vời và linh hoạt của nó Simulink. Simulink cho phép bạn mô phỏng hệ thống trong thế giới thực bằng cách sử dụng các khối kéo và thả (nó tương tự như LabView). Đầu ra Simulink sau đó có thể được nhập vào MATLAB để phân tích thêm. Python có hỗ trợ cho hệ thống điều khiển và hệ thống động thông qua thư viện hệ thống điều khiển và động lực. Tối ưu hóa và phân tích sốTất cả ba ngôn ngữ lập trình đều có hỗ trợ tuyệt vời cho các vấn đề tối ưu hóa như lập trình tuyến tính (LP), tối ưu hóa lồi, tối ưu hóa phi tuyến có và không có ràng buộc. Việc hỗ trợ tối ưu hóa và phân tích số trong MATLAB được thực hiện thông qua hộp công cụ tối ưu hóa. Điều này hỗ trợ lập trình tuyến tính (LP), lập trình tuyến tính số nguyên (MILP), lập trình bậc hai (QP), lập trình hình nón bậc hai (SOCP), lập trình phi tuyến (NLP) v.v ... CVX là một gói mạnh mẽ khác ở Matlab được viết bởi Stephen Boys và bằng tiến sĩ của anh ấy. Học sinh tối ưu hóa lồi. Python hỗ trợ tối ưu hóa thông qua các gói khác nhau như CVXOPT, PYOPT (Tối ưu hóa phi tuyến), Pulp (Lập trình tuyến tính) và CVXPY (phiên bản Python của CVX cho các vấn đề tối ưu hóa lồi). R hỗ trợ tối ưu hóa lồi thông qua CVXR (tương tự như CVX và CVXPY), Optimx (phương pháp gradient gần như-Newton và liên hợp) và ROI (các vấn đề tối ưu hóa tuyến tính, bậc hai và hình nón). Phát triển webĐây là một khu vực mà Python vượt trội so với R và Matlab bằng một biên độ lớn. Trên thực tế, cả R và MATLAB đều không được sử dụng cho bất kỳ thiết kế phát triển web nào. Python, nhờ Django và Flask, là một ngôn ngữ hấp dẫn để phát triển phụ trợ. Nhiều trang web hiện có, như Google, Pinterest và Instagram, sử dụng Python như một phần của sự phát triển phụ trợ của họ. Django là một nền tảng đầy đủ cung cấp cho bạn mọi thứ bạn cần ngay lập tức (bao gồm pin). Nó cũng có hỗ trợ cho hầu hết các cơ sở dữ liệu nổi tiếng. Mặt khác, Flask là một nền tảng nhẹ chủ yếu được sử dụng để thiết kế các trang web ít phức tạp hơn. Ảnh của Marina trên unplashƯu và nhược điểm của từng ngôn ngữPhần này sẽ thảo luận về các nhược điểm và ưu của từng ngôn ngữ lập trình và tóm tắt những gì đã được thảo luận trong các phần trước. MatlabAdvantage:
Disadvantage:
PythonAdvantage:
Disadvantage:
RAdvantage:
Disadvantage:
R Vì vậy, nhiều thư viện tuyệt vời trong thống kê và học máy.Ngôn ngữ số một để phân tích chuỗi thời gian, suy luận nguyên nhân và PGM.Một cộng đồng lớn các nhà nghiên cứu, đặc biệt là trong học viện. Có khả năng tạo các ứng dụng web, ví dụ, thông qua ứng dụng Shiney.Chậm hơn so với Python và Matlab. Matlab có tốt hơn cho học máy không?Trong MATLAB, cần có ít dòng mã hơn và xây dựng một mô hình học tập hoặc học sâu, mà không cần phải là một chuyên gia trong các kỹ thuật.MATLAB cung cấp môi trường lý tưởng cho học tập sâu, thông qua đào tạo và triển khai mô hình.MATLAB provides the ideal environment for deep learning, through model training and deployment.
Matlab hay Python là tốt hơn?Python là một ngôn ngữ cấp cao, nó thân thiện hơn với người dùng, dễ đọc hơn và di động hơn.MATLAB là một ngôn ngữ cấp thấp và không giỏi trong một số thuật toán như tin sinh học.MATLAB có chức năng của ma trận và Python có thể sử dụng Numpy và thư viện có thể đạt được kết quả tương tự.. MATLAB is a low-level language and not good at some algorithms such as bioinformatics. MATLAB has the function of the matrix, and Python can use NumPy, and the library can achieve similar results.
Python có phải là tốt nhất cho việc học máy không?Lợi ích làm cho Python phù hợp nhất cho các dự án học máy và dựa trên AI bao gồm tính đơn giản và nhất quán, truy cập vào các thư viện và khung tuyệt vời cho AI và học máy (ML), tính linh hoạt, độc lập nền tảng và cộng đồng rộng.Những điều này thêm vào sự phổ biến tổng thể của ngôn ngữ.Python the best fit for machine learning and AI-based projects include simplicity and consistency, access to great libraries and frameworks for AI and machine learning (ML), flexibility, platform independence, and a wide community. These add to the overall popularity of the language. |
