Det mest effektive verktøyet for maskinlæring fullstendig sammenligning mellom Python og Matlab
Maskinlæring er et konsept som innebærer å gi en maskin muligheten til å komme med smarte spådommer eller iverksette tiltak basert på en viss mengde data der den er i stand til å studere og lære mønstrene fra. Dette involverer treningsalgoritmene på datasett, slik at de kan lære forholdene i ethvert datasett og identifisere ethvert mønster som finnes i disse dataene. Denne prosessen gjør det mulig.
Det er forskjellige typer maskinlæringsteknikker og algoritmer som brukes i verden av kunstig intelligente teknologier. Disse inkluderer overvåket læring der læringsutbyttet er kjent for algoritmen, den uovervåkte læringen der læringsutbyttet ikke er kjent, og opplæringen er strengt gjort for å identifisere de lignende mønstrene mellom forskjellige grupperinger av datapunkter i et datasett, den semi-overvurderte Lære hvor dataene inneholder både kjente og ukjente læringsresultater, og forsterkningslæring der en intelligent agent lærer å samhandle med et miljø og blir belønnet eller straffet basert på et sett med forhåndsdefinerte regler.
Med potensialet til å løse komplekse problemer i den virkelige verden med relativt letthet, er maskinlæring et konsept som ofte brukes i teknologiverdenen så vel som innen finans, helsevesenet, virksomheten og mer. Det er forskjellige verktøy som kan brukes til å drive maskinens læringskrav for ethvert prosjekt. To av de mest tilpassede verktøyene for maskinlæring er Python og Matlab. Vi vil sammenligne begge disse verktøyene og komme til et beregnet resultat med hensyn til hvilket verktøy som er bedre under hvilke omstendigheter og hvordan vi kan bruke dette verktøyet for å oppnå kravene til maskinlæring for ethvert prosjekt.
Python
Python er et tolket programmeringsspråk med en enkel og lett å lære syntaks. Det gjør programmering enkelt selv for nybegynnere, og det er derfor det er ekstremt populært. Til tross for at de er et lett å lære, er applikasjonene som er drevet av tredjepartsverktøy og rammer ekstremt utilitaristiske og kraftige. Python har mange biblioteker og rammer som hjelper brukerne til å implementere maskinlæringsalgoritmer. Pytorch, Tensorflow og Sklearn er tre av disse maskinlæringsrammer. De inneholder de populære innebygde algoritmene som kan kjøres på alle data bare ved å ringe en funksjon som representerer dem. De gir også muligheten til å lage tilpassede algoritmer som er i stand til å gi nøyaktige spådommer etter trening på dataene. Dessuten har begge disse bibliotekene og mange andre som Python Library -depotet har tilbyr fantastisk dokumentasjon som hjelper brukerne til å bruke den tilbudte funksjonaliteten på best mulig måte uten feil og logiske feil.
Matlab
MATLAB er et programmeringsspråk som er rettet mot teknisk databehandling, dataanalyse og vitenskapelig databehandling. Den fokuserer først og fremst på å utføre operasjoner på matriser, og det er derfor det er veldig effektivt når det gjelder å utføre maskinlæringsoppgavene. Den er utstyrt med funksjoner for lineær algebra, statistikk og optimaliseringsteknikker, som alle øker verktøyet som et maskinlæring verktøy. MATLAB har innebygde funksjoner for visse maskinlæringsalgoritmer som regresjon, klassifisering, klyngeteknikker og mer. Til tross for at du er effektiv for matrise aritmetikk, begrenser det deg i de tingene du kan gjøre. I motsetning til Python, gir den ikke strålende open source tredjeparts rammestøtte som gjør det begrenset i omfanget av antall oppgaver som den er i stand til å utføre.
Sammenligning
| Kategori | Python | Matlab |
| Brukerstøtte | Har strålende tredjepartsbibliotek og rammestøtte. Open Source Machine Learning Libraries er lett tilgjengelige å bruke. | Inneholder innebygde maskinlæringsalgoritmer som begrenser din bruk til noen få populære algoritmer som kan brukes. |
| Effektivitet | Mindre effektiv når det gjelder å bygge og trene algoritmene som er ment å forutsi datautfallet nøyaktig. | Mer effektiv på grunn av fokuset på matriseoperasjoner og lineær algebra. |
| Letthet | Enkel å lære som språk, men tredjepartsrammer kommer med en læringskurve som man må gjennom før man kan kode i Python. | Språket i seg selv er lett å lære, men implementeringen av maskinlæringsalgoritmer er noe komplisert og har en læringskurve akkurat som Python. |
| Oppgaver | De forskjellige typene oppgaver som Python er i stand til å gjøre når det gjelder maskinlæring er betydelig mer sammenlignet med MATLAB. Dette er først og fremst på grunn av tredjepartsbibliotekets støtte for Python. | De forskjellige typene oppgaver som MATLAB er i stand til å utføre er begrenset av hva kjernen Devs utviklet seg til språket i seg selv. Det har ikke Python-lignende fantastisk biblioteksstøtte som gjør at det er begrenset i denne kategorien. |
Konklusjon
Verden av maskinlæring har forskjellige verktøy til disposisjon. Noen mennesker bruker Python for å implementere maskinlæringsarbeidsflytene mens andre bruker Matlab. Begge disse språkene har fordeler og ulemper. Noen oppveier de andre mens de fremdeles er utilitaristiske og nyttige. Python er et godt tilpasset språk som er kjent over hele bransjen for sin letthet og fantastiske utviklerstøtte, for ikke å snakke om den fantastiske serien til tredjepartsbiblioteker som er fokusert på maskinlæring, AI og dataanalysebaserte oppgaver. Dette gjør Python til en veldig god utfordrer i dette løpet. Men det er visse oppgaver der Matlab absolutt tar tittelen og en av dem, som er en veldig viktig kategori, er effektivitet. Matlab fokuserer først og fremst på matrise aritmetikk, noe som gjør det raskere enn Python. Når du blir møtt med oppgaver som krever trening på store datasett med flere funksjoner, utfører Matlab en slik oppgave raskere sammenlignet med Python. Det hele koker ned til brukssaken din og hva du er komfortabel med. Husk disse tingene: Man kan lage en sterk sak for noen av disse språkene.