¿Por qué está tan de moda Python en el aprendizaje automático? - página 2

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Maxim Dmitrievsky:

P no es más rico, todos los maquinistas usan Python, P es usado por los estadísticos y otras personas sin educación como los comerciantes locales de la pena, porque todo allí es tan fácil como 3 líneas.

Por eso hay tantas liberaciones y porque cada genio o estudiante intenta hacer algo propio.

Creo que con el tiempo (un par de años) Python alcanzará el número de bibliotecas de R.

 
forexman77:

Me parece que con el tiempo (un par de años) Python alcanzará el número de bibliotecas de R.

¿Qué quieres decir? Para empezar, hay más bibliotecas. Luego se reescriben en R

http://scikit-learn.org/stable/

empezar por ahí

Si quieres algo más fresco, utiliza TensorFlow, Theano, PyTorch y otros (si lo necesitas :))

 
Maxim Dmitrievsky:

Ya te he contestado 2 veces en diferentes hilos.

parece que te olvidas de todo después de un tiempo

que python es un lenguaje de alto nivel muy conveniente para trabajar con vectores, matrices y redes neuronales

La velocidad no es un problema porque la mayor parte de las operaciones que consumen tiempo se realizan en pluses y tarjetas gráficas.

todo lo que es lento es el preprocesamiento y se hace una sola vez

Ok, supongamos que me he olvidado de python y no recuerdo las operaciones vectoriales/matriciales. ¿Es posible hacer lo siguiente allí (código matlab en la línea de comandos)

>> x= [1 2 3]

x =

     1     2     3

>> y = [4 5 6]

y =

     4     5     6

>> z = x+y % векторная операция, так на питоне можно?

z =

     5     7     9

***

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, vamos a suponer que he olvidado python y no me acuerdo de las operaciones vectoriales/matriciales. ¿Es posible hacer lo siguiente allí (código matlab en la línea de comandos)

***

Bueno, por supuesto que puedes

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Qué quieres decir? Hay más de ellos inicialmente. Luego se reescriben en R.

http://scikit-learn.org/stable/

empezar por ahí.

Si quieres algo más fresco, utiliza TensorFlow, Theano, PyTorch y otros (si lo necesitas :))

¿Sigues demostrando una ignorancia aburrida, o eres demasiado perezoso para buscar en Google? Bueno, sólo para no parecer demasiado ...

 
SanSanych Fomenko:

Sigues mostrando tu ignorancia galopante, ¿te da pereza buscar en Google? Bueno, para que no parezca demasiado...

Así que eso es R - los monjes han llegado, ahora te van a sermonear sobre lo maravilloso que es, eso es lo que esperaba jajaja )) el lenguaje es para los estudiantes

 
forexman77:

En Python hay muchos ejemplos y foros donde puedes preguntar si no entiendes algo. En R tienes que entenderlo todo tú mismo y lleva mucho tiempo y no he visto ningún foro sobre R en absoluto (salvo un subforo).

Además, la biblioteca NumPY ya está en el mercado. Los cálculos vectoriales son mucho más rápidos, pero igualmente he notado que el código en la consola de R es más rápido en mi opinión.

En general nada ha cambiado Python es mucho más fácil de aprender y entender, mientras que R es más rico y tiene mucho más en términos de aprendizaje automático.

Simplemente no conoces R, está lleno de foros, está perfectamente soportado, tiene una enorme cantidad de literatura útil para nosotros tanto en forma de libros como de artículos. No conozco nada parecido en python. La práctica moderna habitual para formular pensamientos estadísticos es el código en R y muy raramente en python.

Si se toman las estadísticas del uso de los dos lenguajes, son casi iguales en términos de prevalencia, pero python está lleno de usuarios que escriben sitios web. Si se evalúa la utilidad de estos dos lenguajes para el comercio, R tiene una ventaja indudable. Originalmente R (el prototipo S de pago de los años 70) fue diseñado para resolver exclusivamente problemas estadísticos y se llamó así: el sistema de gráficos y estadísticas.


Una última cosa.

A qué prestar atención en Google. Lleva a Microsoft. R forma ahora parte del software de Microsoft.

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, vamos a suponer que he olvidado python y no me acuerdo de las operaciones vectoriales/matriciales. ¿Es posible hacer lo siguiente allí (código matlab en la línea de comandos)

***

import numpy as np
x= np.arange(1,4)
y=np.arange(4,7)
print(x,y)
print(x+y)

[1 2 3] [4 5 6]
[5 7 9]
 
SanSanych Fomenko:

Simplemente no eres consciente de R, un montón de foros, maravillosamente mantenido, tiene una gran cantidad de literatura útil para nosotros, tanto en forma de libros y artículos. Que yo sepa, no hay nada parecido en Python. La práctica moderna habitual para formular pensamientos estadísticos es el código en R y muy raramente en python.

Si se toman las estadísticas del uso de los dos lenguajes, son casi iguales en términos de prevalencia, pero python está lleno de usuarios que escriben sitios web. Si se evalúa la utilidad de estos dos lenguajes para el comercio, R tiene una ventaja indudable. Originalmente R (el prototipo S de pago de los años 70) fue diseñado para resolver exclusivamente problemas estadísticos y se llamó así: el sistema de gráficos y estadísticas.


Una última cosa.

A qué prestar atención en Google. Lleva a Microsoft. R forma ahora parte del software de Microsoft.

Ajá, lo tomamos. MS ha publicado recientemente un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo de acceso gratuito. Por alguna razón está en los pluses )) Según escriben, el objetivo era proporcionar la máxima velocidad para el reconocimiento de voz e imágenes.

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
forexman77:

Ya veo, así que he olvidado por completo el idioma ))

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