Najbardziej skuteczne narzędzie do uczenia maszynowego Pełne porównanie Python i Matlab
Uczenie maszynowe to koncepcja, która polega na udzieleniu maszyny możliwości dokonywania inteligentnych prognoz lub podejmowania działań na podstawie pewnej ilości danych, w których jest w stanie studiować i uczyć się wzorców. Obejmuje to algorytmy szkoleniowe dotyczące zestawów danych, aby były one w stanie nauczyć się relacji w dowolnym zestawie danych i zidentyfikować wszelkie wzorce istniejące w ramach tych danych. Proces ten umożliwia algorytmowi łatwe uogólnienie na nowe, niewidoczne punkty danych, które są wprowadzane jako dane wejściowe i tworzą nowe i dokładne prognozy lub decyzje oparte na wcześniej zidentyfikowanych wzorcach.
Istnieją różne rodzaje technik uczenia maszynowego i algorytmów, które są używane w świecie sztucznie inteligentnych technologii. Obejmują one nadzorowane uczenie się, w którym wynik uczenia się jest znany algorytmowi, bez nadzoru uczenia się, w którym wynik uczenia się nie jest znany, a szkolenie jest ściśle wykonywane w celu zidentyfikowania podobnych wzorców między różnymi grupami punktów danych w zestawie danych, częściowo nadzorowanego Uczenie się, gdzie dane zawierają zarówno znane, jak i nieznane wyniki uczenia się, a także uczenie się wzmocnienia, w którym inteligentny agent uczy się wchodzić w interakcje ze środowiskiem i jest nagradzany lub karany na podstawie pewnego zestawu predefiniowanych zasad.
Z potencjałem rozwiązania złożonych rzeczywistych problemów ze względną łatwością, uczenie maszynowe to koncepcja często wykorzystywana w świecie technologii, a także w finansach, opiece zdrowotnej, biznesie i innych. Istnieją różne narzędzia, które można wykorzystać do zasilania wymagań dotyczących uczenia maszynowego dla każdego projektu. Dwa z najbardziej przystosowanych narzędzi do uczenia maszynowego to Python i Matlab. Porównujemy oba te narzędzia i osiągniemy obliczony wynik, jakie narzędzie jest lepsze w jakich okolicznościach i jak możemy użyć tego narzędzia do osiągnięcia wymagań dotyczących uczenia maszynowego dla każdego projektu.
Pyton
Python to interpretowany język programowania z prostą i łatwą do nauki składnią. Ułatwia programowanie nawet dla początkujących, dlatego jest bardzo popularne. Pomimo tego, że jest łatwym do nauczania językiem, jego aplikacje zasilane przez narzędzia i ramy stron trzecich są niezwykle utylitarne i potężne. Python ma wiele bibliotek i ram, które pomagają użytkownikom wdrożyć algorytmy uczenia maszynowego. Pytorch, Tensorflow i Sklearn to trzy z tych ramy uczenia maszynowego. Zawierają popularne wbudowane algorytmy, które można uruchomić na dowolnej danych, wywołując funkcję, która je reprezentuje. Zapewniają również możliwość tworzenia niestandardowych algorytmów, które są w stanie zapewnić dokładne prognozy po szkoleniu danych. Ponadto obie te biblioteki i wiele innych, które repozytorium biblioteki Python oferują niesamowitą dokumentację, która pomaga użytkownikom zastosować oferowaną funkcjonalność w najlepszy możliwy sposób bez błędów i błędów logicznych.
Matlab
MATLAB to język programowania, który jest ukierunkowany na obliczenia techniczne, analizę danych i obliczenia naukowe. Koncentruje się przede wszystkim na wykonywaniu operacji na macierzach, dlatego jest bardzo wydajny, jeśli chodzi o wykonywanie zadań uczenia maszynowego. Jest wyposażony w funkcje dla algebry liniowej, statystyki i technik optymalizacji, z których wszystkie zwiększają jego użyteczność jako narzędzia uczenia maszynowego. MATLAB ma wbudowane funkcje dla niektórych algorytmów uczenia maszynowego, takie jak regresja, klasyfikacja, techniki klastrowania i wiele innych. Pomimo wydajności arytmetyki Matrix, ogranicza to rzeczy, które możesz zrobić. W przeciwieństwie do Pythona, nie zapewnia genialnego wsparcia na zewnątrz open source, co czyni go ograniczonym zakresem liczby zadań, które jest w stanie wykonać.
Porównanie
| Kategoria | Pyton | Matlab |
| Wsparcie | Ma genialną bibliotekę stron trzecich i wsparcie ramowe. Biblioteki uczenia maszynowego typu open source są łatwo dostępne do użycia. | Zawiera wbudowane algorytmy uczenia maszynowego, które ograniczają korzystanie z kilku popularnych algorytmów, które można użyć. |
| Efektywność | Mniej wydajne, jeśli chodzi o budowanie i szkolenie algorytmów, które mają dokładnie przewidzieć wyniki danych. | Bardziej wydajne ze względu na jego koncentrację na operacjach matrycy i algebrze liniowej. |
| Łatwość | Łatwy do nauki jako język, ale ramy trzecie. | Sam język jest łatwy do nauczenia się, ale implementacja algorytmów uczenia maszynowego jest nieco skomplikowana i ma krzywą uczenia się, tak jak Python. |
| Zadania | Różne rodzaje zadań, które Python jest w stanie wykonywać, jeśli chodzi o uczenie maszynowe, są znacznie bardziej w porównaniu z Matlab. Wynika to przede wszystkim ze względu na wsparcie biblioteki stron trzecich dla Pythona. | Różne typy zadań, które Matlab jest w stanie wykonać, są ograniczone przez to, co deweloperzy rozwinęli się w sam język. Nie ma niesamowitego wsparcia bibliotecznego podobnego do Pythona, co czyni ona ograniczoną w tej kategorii. |
Wniosek
Świat uczenia maszynowego ma do dyspozycji różne narzędzia. Niektóre osoby używają Pythona do wdrażania przepływów pracy maszynowej, podczas gdy inne używają MATLAB. Oba te języki mają swoje zalety i wady. Niektórzy przeważają nad innymi, jednocześnie są utylitarne i przydatne. Python jest dobrze przystosowanym językiem, który jest znany w branży ze swojej łatwości i niesamowitego wsparcia programistów, nie wspominając o niesamowitym pakiecie bibliotek zewnętrznych, które koncentrują się na zadaniach opartych na uczeniu maszynowym, AI i analizie danych. To sprawia, że Python jest bardzo dobrym pretendentem w tym wyścigu. Ale są pewne zadania, w których Matlab absolutnie przyjmuje tytuł, a jedną z nich, która jest bardzo ważną kategorią, jest wydajność. Matlab koncentruje się przede wszystkim na arytmetyce matrycy, która sprawia, że jest szybsza niż Python. W obliczu zadań, które wymagają szkolenia na dużych zestawach danych o większej liczbie funkcji, Matlab wykonuje takie zadanie szybciej w porównaniu z Python. Wszystko sprowadza się do twojego przypadku użycia i z czym czujesz się komfortowo. Pamiętaj o tych rzeczach: można znaleźć mocne uzasadnienie dla jednego z tych języków.