Das effektivste Werkzeug für maschinelles Lernen vollständiger Vergleich zwischen Python und Matlab
Maschinelles Lernen ist ein Konzept, bei dem eine Maschine die Möglichkeit gibt, intelligente Vorhersagen zu treffen oder Aktionen zu ergreifen, basierend auf einer Datenmenge, in der sie die Muster studieren und lernen können. Dies beinhaltet die Trainingsalgorithmen für Datensätze, damit sie die Beziehungen in jedem Datensatz lernen und alle in diesen Daten vorhandenen Muster identifizieren können. Dieser Prozess ermöglicht es einem Algorithmus, auf neue, unsichtbare Datenpunkte zu verallgemeinern, die als Eingabe gesetzt werden und neue und genaue Vorhersagen oder Entscheidungen erzeugen, die auf den zuvor identifizierten Mustern basieren.
Es gibt verschiedene Arten von Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen, die in der Welt künstlich intelligenter Technologien verwendet werden. Dazu gehören das überwachte Lernen, bei dem das Lernergebnis dem Algorithmus bekannt ist, das unbeaufsichtigte Lernen, bei dem das Lernergebnis nicht bekannt ist und das Training streng durchgeführt wird, um die ähnlichen Muster zwischen verschiedenen Gruppierungen von Datenpunkten innerhalb eines Datensatzes zu identifizieren. Lernen, wo die Daten sowohl bekannte als auch unbekannte Lernergebnisse enthält, und das Verstärkungslernen, bei dem ein intelligenter Agent lernt, mit einer Umgebung zu interagieren, und basierend auf einigen vordefinierten Regeln belohnt oder bestraft wird.
Das maschinelle Lernen ist ein Konzept, das in der Tech-Welt häufig verwendet wird, um komplexe reale Probleme mit relativ einfacher Leichtigkeit zu lösen. Es gibt verschiedene Tools, mit denen die Anforderungen des maschinellen Lernens für jedes Projekt mit Strom versorgt werden können. Zwei der am besten angepassten Werkzeuge für maschinelles Lernen sind Python und Matlab. Wir werden diese beiden Tools vergleichen und zu einem berechneten Ergebnis erzielen, welches Tool unter welchen Umständen besser ist und wie wir dieses Tool verwenden können, um die Anforderungen des maschinellen Lernens für jedes Projekt zu erreichen.
Python
Python ist eine interpretierte Programmiersprache mit einer einfachen und leicht zu larnischen Syntax. Es erleichtert das Programmieren auch für Anfänger, weshalb es äußerst beliebt ist. Obwohl sie eine leicht zu lernende Sprache sind, sind die Anwendungen, die von Tools und Frameworks von Drittanbietern betrieben werden, äußerst nützlich und leistungsfähig. Python verfügt über viele Bibliotheken und Frameworks, die den Benutzern helfen, die Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren. Pytorch, Tensorflow und Sklearn sind drei dieser Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen. Sie enthalten die beliebten integrierten Algorithmen, die auf allen Daten ausgeführt werden können, indem Sie nur eine Funktion aufrufen, die sie darstellt. Sie bieten auch die Möglichkeit, benutzerdefinierte Algorithmen zu erstellen, die nach dem Training auf den Daten genaue Vorhersagen abgeben können. Darüber hinaus bieten diese beiden Bibliotheken und viele andere, die das Python Library Repository Repository haben, eine erstaunliche Dokumentation, die den Benutzern hilft, die angebotenen Funktionen auf bestmögliche Weise anzuwenden, ohne Fehler und logische Fehler.
Matlab
MATLAB ist eine Programmiersprache, die auf technisches Computer, Datenanalyse und wissenschaftliches Computing ausgerichtet ist. Es konzentriert sich in erster Linie auf die Durchführung von Vorgängen auf Matrizen. Es ist mit Funktionen für lineare Algebra-, Statistik- und Optimierungstechniken ausgestattet, die alle ihren Nutzen als Werkzeug für maschinelles Lernen erhöhen. MATLAB hat integrierte Funktionen für bestimmte Algorithmen für maschinelles Lernen wie Regression, Klassifizierung, Clustering-Techniken und mehr. Obwohl es effizient für die Matrixarithmetik ist, beschränkt es Sie in den Dingen, die Sie tun können. Im Gegensatz zu Python bietet es keine brillante Open -Source -Framework -Unterstützung, die es in seinem Umfang für die Anzahl der Aufgaben begrenzt, die es ausführen kann.
Vergleich
| Kategorie | Python | Matlab |
| Unterstützung | Hat brillante Bibliotheks- und Framework -Unterstützung. Die Open -Source -Bibliotheken für maschinelles Lernen können leicht verwendet werden. | Enthält integrierte Algorithmen für maschinelles Lernen, die Ihre Verwendung auf einige beliebte Algorithmen beschränken, die verwendet werden können. |
| Effizienz | Weniger effizient beim Aufbau und Training der Algorithmen, die die Datenergebnisse genau vorhersagen sollen. | Effizienter, weil sich der Fokus auf Matrixoperationen und lineare Algebra konzentriert. |
| Leichtigkeit | Einfach zu lernend als Sprache, aber die Frameworks von Drittanbietern sind mit einer Lernkurve ausgestattet, die man durchgehen muss, bevor man in Python codieren kann. | Die Sprache selbst ist leicht zu lernen, aber die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen ist etwas kompliziert und hat eine Lernkurve wie Python. |
| Aufgaben | Die verschiedenen Arten von Aufgaben, die Python in der Lage ist, wenn es um maschinelles Lernen geht, ist im Vergleich zu MATLAB erheblich mehr. Dies liegt in erster Linie an der Unterstützung der Drittanbibliothek für Python. | Die verschiedenen Arten von Aufgaben, die MATLAB ausführen kann. Es hat keine pythonartige fantastische Bibliotheksunterstützung, die es in dieser Kategorie begrenzt hat. |
Abschluss
Die Welt des maschinellen Lernens hat unterschiedliche Werkzeuge zur Verfügung. Einige Leute verwenden Python, um die Workflows der maschinellen Lernen zu implementieren, während andere Matlab verwenden. Beide Sprachen haben ihre Vorteile und Nachteile. Einige überwiegen die anderen, während sie noch ützlich und nützlich sind. Python ist eine gut angepasste Sprache, die in der Branche für ihre einfache und erstaunliche Unterstützung des Entwicklers bekannt ist, ganz zu schweigen von der erstaunlichen Suite von Bibliotheken Dritter, die auf Aufgaben auf maschinellem Lernen, KI und Datenanalyse ausgerichtet sind. Dies macht Python zu einem sehr guten Anwärter in dieser Rasse. Es gibt jedoch bestimmte Aufgaben, bei denen MATLAB den Titel absolut nimmt und einer von ihnen, was eine sehr wichtige Kategorie ist, Effizienz ist. MATLAB konzentriert sich hauptsächlich auf die Matrixarithmetik, was es schneller macht als Python. Bei Aufgaben, die ein Training in großen Datensätzen mit mehr Funktionen erfordern, erfüllt Matlab eine solche Aufgabe schneller als Python. Es läuft alles auf Ihre Anwendungskoffer und das, mit dem Sie sich wohl fühlen. Beachten Sie diese Dinge: Man kann für eine dieser Sprachen einen starken Fall machen.