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Python vs R語言:哪個比較適合人工智慧/機器學習?


要是你想要建構一個機器學習的專案,但是又卡在不知道該使用Python 還是 R 語言,恭喜你,你現在看到對的文章了!

這篇文章不只是讓你了解到 Python 與 R 語言的不同,同時也會知道哪個程式語言在多方面都比較佔優勢。現在就讓我們一起深入研究吧!

Python 與 R 語言都具有相同的功能,且是數據科學家間非常熱門的工具。約有 69% 的開發者在人工智慧上使用 Python 語言,R 語言則只佔了 24%。兩者都是免費開源的程式語言,不過 Python 被建構成一種可廣泛使用的程式語言,而 R 語言則是為了統計分析而造。

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人工智慧AI)與數據分析,是真正可以開源創新的兩個領域。Python 與 R 語言都創造了強大的開源設備與函式庫的環境,可以幫助不同能力水平的數據科學家更有效率的執行工作。

機器學習與數據分析之間的區別,相對來說比較模糊。但是一般認為,機器學習在模型可解釋性上著重在預知的準確程度;而數據分析則著重在事實的推測。 在預知的準確度上,Python 可是有口皆碑的;R 語言則擅長於事實推論與靜態推論。

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這並不代表我們要將這兩個語言歸為一類 —— Python 完全可被應用為數據分析工具;R 語言則可以完成機器學習中的一些大工程。兩種語言都有許多能使其達成對方優點的函式庫與封包:像是 Python 有能進行測量後歸納的函式庫;R則有增強預測準確度的封包。

下一段,我們將會深入說明兩種語言,可以大大地幫助你針對自己的專案,使用合適的語言。

Python 語言

Python 程式語言誕生於 80 年代末期,承擔了推動 Google 內部框架的重責大任。Python 被一群熱情的程式設計師所擁護著,也被廣泛應用在 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox。Python 也全面被應用在 IT 產業以及開發團隊中的基礎建構。因此若你需要的是一個多工的程式語言以及大量可擴展的 AI 函式庫,Python 是首選。

Python 的優點

多功能 — 如果你的企業需要的不只是測量與統計數據的功能,Python 是首選。例如設計一個功能強大的網站。

平滑的學習曲線 — Python 並不難學,能幫助你短時間內找到熟練的開發人員。

大量的重要函式庫 — Python 以擁有無數的數據組裝與控制函式庫聞名。以 Scikit-realize 為例,它包含了資料探勘與和調查的工具,讓使用 Python 時,增加了超乎想像的 AI 便利性。另一個函式庫 Pandas,給予工程師無可比擬的結構與資訊評估工具,減少了改進的時間。如果你的開發團隊需要 R 語言的其中一個主要功能,則可以使用 RPy2。

更好地整合能力 — P大致上來說,在任何的開發場合,Python 的兼容性比 R 還好。無論是否使用如 C、C++ 等較低階的語言來開發,都能透過 Python 包裝連接更好的組件。而且,讓數據研究人員的將一個基於 Python 建構的函式庫,串接到其他需要完成的工作也很容易。

提高生產力 — Python 語言,比起 R 語言可讀性特別高,幾乎如同人類平時交談用的方言,因此也能提高開發團隊的生產力。

Python 的缺點

缺少公共儲存庫,也沒有某些可選的 R 專用庫。

由於是動態組合,在某些情況下,Python 會造成一些計算錯誤,而這些導致錯誤的因素又不太確定。

R語言

R 語言是由統計學家所開發。任何開發人員只要看一下語法,就能分析、預測。由於該語言包含了機器學習中涉及的數學計算,而機器學習是從統計學中衍生出來的,因此對於希望能深入理解底層細節和構建創新的正確選擇。

如果你的工作需要深入觀察,像是檢驗數據集之類,R可以替你縮小工作範圍,是最佳選擇。

R 的優勢

適用於分析:如果你的工作需要大量的檢驗數據,R 是最佳選擇,因為它可以快速建模,並與數據集一起搭建 AI/機器學習模型。

大量實用的函式庫和工具:與 Python 類似,R 也有不同的封包,可以提升機器學習模型的結果。例如 Caret 包就支援 AI人工智慧應用,助於有效地建立預測模型。R 開發人員可受惠於這些數據分析包:因為這些封包中包含了針對建模前後階段的特定任務,如模型驗證或數據可視化等。

適用於探索性工作:如果你需要在項目開始的階段,在測量模型中進行探索性研究時,使用 R 語言的話就只需要添加幾行代碼即可完成。

R 的缺點

難學且不容易寫好。身為弱型別(Weak typing)的程式語言,函數經常會回傳預料之外的物件種類。

與其它的語言不同,R 是從 1 開始,不是 0 開始。

結論:

R 和 Python 在機器學習上都有各自的優勢。可以將兩者運用在各自擅長的項目中,互相搭配使用。

一開始我們可以使用 Python 進行資料彙整的階段,再將資料丟到 R 做數據檢驗。按照這些思路,可以將 R 用作 Python 的庫或將 Python 用作 R 的預處理庫。

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