Học sâu matlab hoặc python
ĐĂNG KÝ ĐĂNG NHẬPTìm Nhà phát triển & Người cố vấnBài đăng trên cộng đồngBlogĐĂNG KÝ ĐĂNG NHẬP Mohammed Innat Theo Kỹ sư máy học. kaggle Các công cụ thích hợp hơn cho máy học - Python - MatLab - RXuất bản ngày 11 tháng 5 năm 2018Cập nhật lần cuối vào ngày 08 tháng 7 năm 2019 Các trang web Q&A về AI và diễn đàn Khoa học dữ liệu đang xôn xao với cùng một câu hỏi hết lần này đến lần khác. Tôi là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, tôi nên học ngôn ngữ nào? "Cái nào tốt hơn" ; . Điều này cũng không ngoại lệ Ai đó muốn có thể đạt được điều gì với máy học? Nếu ai đó muốn tham gia học máy để làm điều gì đó cụ thể hơn, sẽ có sự khác biệt. Nhiệm vụ học máy của bạn có liên quan đến hình ảnh không? . Nếu ai đó muốn tìm hiểu sâu về lý thuyết đằng sau việc học máy và sử dụng các phương pháp thống kê ưa thích cho bất kỳ thuật toán mới nào? Tuy nhiên, thật tốt khi có nhiều vũ khí hơn trong kho vũ khí của chúng ta Matlab , Python và R đều đã được sử dụng thành công trong việc giảng dạy cho sinh viên đại học các nguyên tắc cơ bản về toán học & thống kê. Trong môi trường định hướng dữ liệu ngày nay, việc nghiên cứu dữ liệu thông qua phân tích dữ liệu lớn là rất mạnh mẽ, đặc biệt là cho mục đích ra quyết định và sử dụng dữ liệu thống kê trong môi trường giàu dữ liệu này Matlab có thể được sử dụng để dạy toán nhập môn như giải tích và thống kê. Cả Python và R đều có thể được sử dụng để đưa ra quyết định liên quan đến dữ liệu lớn Một mặt, Python hoàn hảo để giảng dạy thống kê cơ bản trong môi trường dữ liệu phong phú. Mặc dù R có liên quan nhiều hơn một chút, nhưng có nhiều chương trình có thể tùy chỉnh có thể đưa ra các quyết định có liên quan phần nào trong bối cảnh phân tích thống kê được lập trình sẵn, được đóng gói sẵn Nếu người học từ dưới đại học, thì thật tốt khi bắt đầu với Python – vì anh ta có thể tận dụng lợi thế của ngôn ngữ có mục đích chung. Nếu từ nghiên cứu, tốt để bắt đầu với R và khám phá Octave. Sau này khi truy cập Matlab, người học cũng có thể sử dụng các kỹ năng Octave của mình. Và đối với nhân viên, tốt nhất là thành thạo cả Python và R. Bởi vì, để xây dựng một sản phẩm trong kịch bản doanh nghiệp, anh ta có thể cần tương tác với nhiều thực thể có thể nói các ngôn ngữ khác nhau. Và một lần nữa đối với những người đam mê công nghệ và thích khám phá hoặc học hỏi những điều mới, hãy tìm hiểu Julia – tính năng sát thủ là tốc độ thực thi Tuy nhiên, hãy giải thích chi tiết từng vấn đề- P Y T H O NPython là một loại ngôn ngữ lập trình. Cách triển khai phổ biến nhất cho ngôn ngữ lập trình này là trong C (còn được gọi là CPython). Python không chỉ là ngôn ngữ lập trình mà còn bao gồm một thư viện tiêu chuẩn lớn. Thư viện này được cấu trúc để tập trung vào lập trình chung và chứa các mô-đun cho hệ điều hành cụ thể, luồng, mạng và cơ sở dữ liệu M A T L A BMatlab được đánh giá cao nhất không chỉ là môi trường điện toán số thương mại mà còn là ngôn ngữ lập trình. Matlab tương tự có một thư viện tiêu chuẩn, nhưng ứng dụng của nó bao gồm đại số ma trận và một mạng lớn để xử lý dữ liệu và vẽ đồ thị. Nó cũng chứa các bộ công cụ dành cho người ham học hỏi, nhưng những bộ công cụ này sẽ khiến người dùng phải trả thêm phí RR là phần mềm được thiết kế để chạy phân tích thống kê và xuất đồ họa. R là một phần mềm thống kê mã nguồn mở miễn phí. Các đồng nghiệp tại Đại học Auckland ở New Zealand, Robert Gentleman và Ross Ihaka, đã tạo ra phần mềm này vào năm 1993 vì họ cùng nhận thấy nhu cầu về một môi trường phần mềm tốt hơn cho các lớp học của họ. R chắc chắn đã phát triển vượt xa nguồn gốc của nó, hiện có hơn hai triệu người dùng theo một trang web của Cộng đồng R (“R là gì?” 2014) Hãy nói ngắn gọn về những ưu điểm và nhược điểm của từng người trong số họ Ưu điểm của MATLABMatLab có một số lượng lớn người dùng cam kết bao gồm nhiều trường đại học và một số công ty có ngân sách để mua giấy phép cho chương trình. Mặc dù được sử dụng trong nhiều trường đại học, Matlab rất dễ dàng cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình vì gói này khi mua đã bao gồm tất cả những gì bạn cần Khi sử dụng Python, bạn được yêu cầu cài đặt các gói bổ sung. Một phần của MatLab là một sản phẩm có tên là Simulink, đây là một phần cốt lõi của gói MatLab mà chưa có một giải pháp thay thế tốt nào trong các ngôn ngữ lập trình khác Nhược điểm của MatlabNhược điểm là chi phí Giấy phép. Người dùng rất tốn kém của nó phải mua từng mô-đun và trả tiền cho nó. Nhược điểm là trong quá trình biên dịch chéo hoặc chuyển đổi Matlab sang mã ngôn ngữ khác rất khó khăn. Nó rất khó hoặc đòi hỏi kiến thức sâu về Matlab để xử lý tất cả các lỗi Matlab không được đề xuất để tạo ra bất kỳ sản phẩm nào. Bởi vì, Matlab không tạo triển khai ứng dụng giống như tác vụ (như tệp thiết lập và tệp thực thi khác sao chép trong khi cài đặt) Ưu điểm của RR là một gói thống kê cố gắng giải quyết các vấn đề về thống kê trong tự nhiên. Có nhiều chương trình đóng gói sẵn trong R cố gắng giải quyết các vấn đề phân tích khác nhau. Tuy nhiên, MatLab được sử dụng để dạy các khía cạnh khác nhau của toán học, chẳng hạn như giải tích hoặc vẽ đồ thị phương trình. Trong lĩnh vực phân tích, R được ưu tiên hơn MatLab khi thực hiện phân tích thống kê R là gói phân tích thống kê toàn diện nhất hiện có, kết hợp tất cả các bài kiểm tra, mô hình và phân tích thống kê tiêu chuẩn, cũng như cung cấp một ngôn ngữ toàn diện để quản lý và thao tác dữ liệu. Công nghệ và ý tưởng mới thường xuất hiện đầu tiên trong R Nhược điểm của RR có đường cong học tập dốc – phải mất một thời gian để làm quen với sức mạnh của R nhưng không dốc hơn các ngôn ngữ thống kê khác. R không dễ sử dụng cho người mới. Có một số giao diện người dùng đồ họa đơn giản để sử dụng cho R bao gồm các tương tác trỏ và nhấp, nhưng chúng thường không có sự đánh bóng của các dịch vụ thương mại Ưu điểm của PythonNgôn ngữ Python có ứng dụng đa dạng trong các công ty phát triển phần mềm như trong game, web framework và ứng dụng, phát triển ngôn ngữ, tạo nguyên mẫu, ứng dụng thiết kế đồ họa, v.v. – Thân thiện với người dùng và dễ học – Python Packages Index ( PyPI ) – lưu trữ hàng ngàn mô-đun của bên thứ ba cho python Các ứng dụng
Điều này cung cấp cho ngôn ngữ này nhiều hơn các ngôn ngữ lập trình khác được sử dụng trong ngành. Một số lợi thế của nó trong chi tiết là- Thư viện hỗ trợ mở rộng Tính năng tích hợp Năng suất của lập trình viên được cải thiện Năng suất Nhược điểm của PythonPython có nhiều tính năng thuận lợi và các lập trình viên thích ngôn ngữ này hơn các ngôn ngữ lập trình khác vì nó dễ học và dễ viết mã Tuy nhiên, ngôn ngữ này vẫn chưa có chỗ đứng trong một số đấu trường điện toán bao gồm Cửa hàng phát triển doanh nghiệp. Do đó, ngôn ngữ này có thể không giải quyết được một số giải pháp doanh nghiệp và các hạn chế bao gồm- Khó khăn khi sử dụng các ngôn ngữ khác Yếu trong điện toán di động Tốc độ chậm Lỗi thời gian chạy Lớp truy cập cơ sở dữ liệu kém phát triển Hãy bao gồm một sự kết hợp nhỏ của chúng – sau đây có thể cực kỳ hữu ích – MATLAB– Vô giá đối với xử lý tín hiệu con trăn– Hệ thống tính toán khoa học rất rời rạc nhưng toàn diện R– Theo nguyên tắc chung, nếu nó thú vị đối với các nhà thống kê, thì nó sẽ được triển khai trong R Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong lĩnh vực AI Tại sao ? Python đi kèm với một lượng lớn thư viện. Nhiều thư viện dành cho Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Một số thư viện là Tensorflow (là thư viện mạng thần kinh cấp cao), scikit-learning (để khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy), pylearn2 (linh hoạt hơn scikit-learning), v.v. Danh sách tiếp tục và không bao giờ kết thúc Đối với các ngôn ngữ khác, sinh viên và nhà nghiên cứu cần tìm hiểu ngôn ngữ đó trước khi bắt đầu học máy hoặc AI với ngôn ngữ đó. Đây không phải là trường hợp với trăn. Ngay cả một lập trình viên có kiến thức cơ bản về vert cũng có thể dễ dàng xử lý python Ngoài ra, thời gian ai đó dành để viết và gỡ lỗi mã trong python ít hơn nhiều so với C, C++ hoặc Java. Đây chính xác là những sinh viên của AI và ML muốn. Họ không muốn dành thời gian để gỡ lỗi mã cho các lỗi cú pháp, họ muốn dành nhiều thời gian hơn cho các thuật toán và chẩn đoán liên quan đến AI và ML. Không chỉ các thư viện mà các hướng dẫn, xử lý các giao diện của chúng đều dễ dàng có sẵn trực tuyến. Mọi người xây dựng thư viện của riêng họ và tải chúng lên GitHub hoặc nơi khác để người khác sử dụng Python có một tuyên bố chắc chắn là ngôn ngữ lập trình chính phát triển nhanh nhất. Đề xuất kiểm tra số liệu thống kê đột phá về tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc của trăn và tại sao trăn phát triển nhanh như vậy do tràn ngăn xếp Ưu điểm của Python so với Matlab1. Mã Python nhỏ gọn hơn và dễ đọc hơn mã Matlab 2. Trong khi hầu hết các ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Python, sử dụng lập chỉ mục dựa trên số không, Matlab sử dụng lập chỉ mục dựa trên một khiến người dùng dịch khó hiểu hơn 3. Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python đơn giản linh hoạt trong khi sơ đồ OOP của Matlab phức tạp và khó hiểu 4. Python miễn phí và mở 5. Không có đối tác Matlab nào với câu lệnh nhập của Python Trong nghiên cứu của Steve Hanly về bài kiểm tra tốc độ giữa Python và MATLAB để phân tích rung động Python so với RMột số khác biệt thực sự quan trọng cần xem xét khi ai đó chọn R hoặc Python hơn nhau - Machine Learning có 2 giai đoạn. Giai đoạn xây dựng mô hình và dự đoán. Thông thường, việc xây dựng mô hình được thực hiện theo quy trình hàng loạt và các dự đoán được thực hiện theo thời gian thực. Quá trình xây dựng mô hình là một quá trình tính toán chuyên sâu trong khi dự đoán xảy ra trong nháy mắt. Do đó, hiệu năng của một thuật toán trong Python hay R không thực sự ảnh hưởng đến thời gian quay vòng của người dùng. Trăn 1, R 1 - Sản lượng. Sự khác biệt thực sự giữa Python và R là sẵn sàng sản xuất. Python, như vậy là một ngôn ngữ lập trình chính thức và nhiều tổ chức sử dụng nó trong các hệ thống sản xuất của họ. R là một phần mềm lập trình thống kê được nhiều học viện ưa chuộng và do sự phát triển của khoa học dữ liệu cũng như tính sẵn có của các thư viện và là nguồn mở, ngành công nghiệp đã bắt đầu sử dụng R. Nhiều tổ chức trong số này có hệ thống sản xuất của họ bằng Java, C++, C#, Python, v.v. Vì vậy, lý tưởng nhất là họ muốn có hệ thống dự đoán bằng cùng một ngôn ngữ để giảm các vấn đề về độ trễ và bảo trì. Trăn 2, R 1 – Thư viện. Cả hai ngôn ngữ đều có thư viện khổng lồ và đáng tin cậy. R có hơn 5000 thư viện phục vụ cho nhiều miền trong khi Python có một số gói đáng kinh ngạc như Pandas, NumPy, SciPy, Scikit Learn, Matplotlib. Trăn 3, R 2 - Phát triển. Cả hai ngôn ngữ đều là ngôn ngữ được giải thích. Nhiều người nói rằng python rất dễ học, nó gần giống như đọc tiếng Anh (nói nhẹ hơn) nhưng R đòi hỏi nỗ lực học ban đầu nhiều hơn. Ngoài ra, cả hai đều có IDE tốt (Spyder, v.v. cho Python và RStudio cho R). Trăn 4, R 2 - Tốc độ, vận tốc. Phần mềm R ban đầu gặp vấn đề với các phép tính lớn (chẳng hạn như phép nhân ma trận nxn). Tuy nhiên, vấn đề này được giải quyết với việc giới thiệu R của Revolution Analytics. Họ đã viết lại các thao tác tính toán chuyên sâu bằng C với tốc độ cực nhanh. Python là một ngôn ngữ cấp cao tương đối chậm. Trăn 4, R 3 – Trực quan hóa. Trong khoa học dữ liệu, chúng tôi thường có xu hướng vẽ biểu đồ dữ liệu để hiển thị các mẫu cho người dùng. Do đó, trực quan hóa trở thành một tiêu chí quan trọng trong việc lựa chọn một phần mềm và R hoàn toàn giết chết Python về mặt này. Cảm ơn Hadley Wickham về gói ggplot2 đáng kinh ngạc. R thắng dễ dàng. Trăn 4, R 4 – Xử lý dữ liệu lớn. Một trong những hạn chế của R là nó lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ hệ thống (RAM). Vì vậy, dung lượng RAM trở thành một hạn chế khi bạn xử lý Dữ liệu lớn. Python làm tốt, nhưng tôi có thể nói, vì cả R và Python đều có trình kết nối HDFS, việc tận dụng cơ sở hạ tầng Hadoop sẽ giúp cải thiện hiệu suất đáng kể. Vì vậy, Python 5, R 5 Vì vậy, cả hai ngôn ngữ đều tốt như nhau. Vì vậy, tùy theo domain của ai đó và nơi anh ta làm việc, anh ta phải thông minh chọn ngôn ngữ phù hợp. Giới công nghệ thường ưu tiên sử dụng một ngôn ngữ duy nhất. Người dùng doanh nghiệp (phân tích tiếp thị, phân tích bán lẻ) thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình thống kê như R, vì họ thường tạo mẫu nhanh và xây dựng trực quan hóa (được thực hiện trong R nhanh hơn Python) Python rõ ràng là ngôn ngữ nhập môn phổ biến nhất được dạy, từ lựa chọn trong danh sách này. Nó đã vượt qua Java, cho đến gần đây vẫn là ngôn ngữ giảng dạy nhập môn được sử dụng nhiều nhất trong thập kỷ qua. Python đã được thêm vào chương trình giảng dạy của hầu hết các trường học do các chương trình và tính năng dễ học và sử dụng của nó. Với Python, những sinh viên mới bắt đầu không phải tập trung sức lực vào các chi tiết như kiểu, trình biên dịch, viết mã soạn sẵn và các thuật toán khác. Python cho phép sinh viên dễ dàng viết mã và làm cho chương trình hoàn thành các nhiệm vụ mà họ muốn đạt được Sử dụng PythonPython đã và đang đạt được đà trở thành ngôn ngữ lập trình cho người dùng mới làm quen. Các khoa Khoa học Máy tính được xếp hạng cao tại MIT và UC Berkeley sử dụng Python để dạy cho sinh viên ngôn ngữ lập trình mới làm quen của họ. Ba nhà cung cấp Khóa học trực tuyến mở đại chúng (MOOC) lớn nhất (edX, Coursera và Udacity) đều sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình cho các khóa học lập trình bắt đầu của họ. Nhiều giáo sư trong các ngành khác hiện đang tận dụng nhu cầu của sinh viên mới làm quen để hiểu Python và các tính năng chính của nó Phần kết luậnKhông có thứ gọi là 'ngôn ngữ tốt nhất cho máy học' Mức độ phổ biến không phải là thước đo tốt để sử dụng khi chọn ngôn ngữ lập trình cho máy học và khoa học dữ liệu. Không có thứ gọi là 'ngôn ngữ tốt nhất cho máy học' và tất cả phụ thuộc vào những gì bạn muốn xây dựng, bạn đến từ đâu và tại sao bạn lại tham gia vào máy học Trong hầu hết các trường hợp, các nhà phát triển chuyển ngôn ngữ mà họ đã sử dụng sang máy học, đặc biệt nếu họ sử dụng ngôn ngữ đó trong các dự án liền kề với công việc trước đây của họ?—?chẳng hạn như các dự án kỹ thuật dành cho nhà phát triển C/C++ hoặc trực quan hóa trang web dành cho nhà phát triển JavaScript Nếu ai đó lần đầu tiên tiếp xúc với lập trình là thông qua học máy, thì anh ta trong cuộc khảo sát toàn cầu cho rằng Python là lựa chọn tốt nhất, nhờ có nhiều thư viện và tính dễ sử dụng của nó. Mặt khác, nếu anh ấy đang mơ về một công việc trong môi trường doanh nghiệp, hãy sẵn sàng sử dụng Java Dù thế nào đi chăng nữa, đây là những khoảng thời gian thú vị để học máy và hành trình này được đảm bảo là một hành trình tuyệt vời, bất kể ngôn ngữ mà người dùng chọn. Tận hưởng chuyến đi Trân trọng . Hãy liên lạc với tôi
PythonMatlabRMMachine learningHọc sâu Bài báo cáo Thưởng thức bài viết này? 6 Chia sẻ Mohammed Innat Kỹ sư máy học. kaggle Chúng tôi đam mê áp dụng kiến thức về Khoa học dữ liệu và Học máy vào các lĩnh vực trong HealthCare, nơi chúng tôi thực sự có thể Thiết kế một số giải pháp tốt hơn. Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực Chăm sóc sức khỏe, đừng ngần ngại liên hệ nếu bạn nghĩ rằng Theo Khám phá và đọc thêm bài viết từ Mohammed Innat bắt đầu Thưởng thức bài viết này? Để lại một lượt thích và bình luận cho Mohammed 6 Gửi đi Pedro Correa 5 năm trước Xin chào Mohammed, tổng hợp hay và nội dung có cấu trúc rất tốt. Cảm ơn rất nhiều. Câu hỏi khác. trong văn bản “Tích hợp Python”, ý của bạn là “COM và CORBA,” không phải COBRA, đúng không? Trân trọng 1 Hồi đáp Mohammed Innat 5 năm trước Cám ơn bạn đã góp ý. Tuy nhiên, điểm bạn vừa lưu ý là mối quan tâm của tôi. Tôi không thể có đủ thời gian để cập nhật nội dung bài đăng của mình trong những ngày này, xin lỗi về điều đó. Bao gồm vấn đề đã lưu ý của bạn, tôi sẽ cập nhật thêm một số nội dung vào tài liệu này Và vâng, Python hiện đã đủ cho miền doanh nghiệp. Nó đang trở nên thích hợp để xây dựng phần mềm doanh nghiệp. Tôi luôn thích đến thăm. Dù sao thì, một điều khác mà bạn vừa chỉ ra là, tất nhiên là lỗi đánh máy. Sẽ được khắc phục sớm. Chúc mừng MATLAB có tốt cho việc học sâu không?Trong MATLAB, cần ít dòng mã hơn và xây dựng mô hình học máy hoặc học sâu mà không cần phải là chuyên gia về kỹ thuật. MATLAB cung cấp môi trường lý tưởng để học sâu, thông qua đào tạo và triển khai mô hình .
Tôi nên học MATLAB hay Python?Python là một ngôn ngữ cấp cao, nó thân thiện với người dùng hơn, dễ đọc hơn và dễ mang theo 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 có tốt cho mạng nơ-ron không?MATLAB® cung cấp các hộp công cụ chuyên dụng cho máy học, mạng thần kinh, học sâu, thị giác máy tính và các ứng dụng lái xe tự động. Chỉ với một vài dòng mã, MATLAB cho phép bạn phát triển mạng lưới thần kinh mà không cần phải là chuyên gia .
Python có tốt cho việc học sâu không?Các lợi ích khiến Python trở thành lựa chọn phù hợp nhất cho máy học và các dự án dựa trên AI bao gồm tính đơn giản và nhất quán, quyền truy cập vào các thư viện và khuôn khổ tuyệt vời cho AI và máy học (ML), tính linh hoạt . Những điều này thêm vào sự phổ biến chung của ngôn ngữ. . These add to the overall popularity of the language. |
