Pourquoi Python est-il si en vogue dans l'apprentissage automatique ? - page 2

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Maxim Dmitrievsky:

P n'est pas plus riche, tous les machinistes utilisent Python, P est utilisé par les statisticiens et d'autres personnes non instruites comme les commerçants de chagrin locaux, parce que tout y est aussi facile que 3 lignes.

C'est pourquoi il y a tant de librairies et parce que chaque génie ou étudiant essaie de faire quelque chose de son cru.

Je pense qu'avec le temps (quelques années), Python rattrapera le nombre de bibliothèques R.

 
forexman77:

Il me semble qu'avec le temps (quelques années), Python rattrapera le nombre de bibliothèques R.

Que voulez-vous dire ? Il y a plus de bibliothèques là-bas pour commencer. Ensuite, ils sont réécrits en R

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

commencez par là

Si vous voulez quelque chose de plus cool, utilisez TensorFlow, Theano, PyTorch et d'autres (si vous en avez besoin :))

 
Maxim Dmitrievsky:

Je vous ai déjà répondu 2 fois dans des fils différents.

tu sembles tout oublier au bout d'un moment

que Python est un langage de haut niveau très pratique pour travailler avec des vecteurs, des matrices et des réseaux neuronaux.

La vitesse n'est pas un problème car la plupart des opérations qui prennent du temps sont effectuées sur les ordinateurs et les cartes graphiques.

tout ce qui est lent est le prétraitement et n'est fait qu'une seule fois

Ok, supposons que j'ai oublié Python et que je ne me souviens pas des opérations sur les vecteurs et les matrices. Est-il possible d'y faire ce qui suit (code matlab sur la ligne de commande)

>> 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, supposons que j'ai oublié Python et que je ne me souviens pas des opérations vectorielles/matricielles. Est-il possible d'y faire ce qui suit (code matlab sur la ligne de commande)

***

Bien sûr, vous pouvez

 
Maxim Dmitrievsky:

Comment ça ? Ils sont plus nombreux au départ. Ensuite, ils sont réécrits en R.

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

commencez par là.

Si vous voulez quelque chose de plus cool, utilisez TensorFlow, Theano, PyTorch et d'autres (si vous en avez besoin :))

Tu fais toujours preuve d'une ignorance crasse, tu es juste trop paresseux pour aller sur Google ? Eh bien, il ne faut pas trop regarder...

 
SanSanych Fomenko:

Vous continuez à montrer votre ignorance, vous êtes trop paresseux pour aller sur Google ? Eh bien, juste pour que tu n'aies pas l'air trop...

Donc c'est R - les moines sont arrivés, maintenant ils vont vous faire la leçon sur la façon dont il est merveilleux, c'est ce que j'attendais hahahaha )) la langue est pour les étudiants

 
forexman77:

En Python, il existe de nombreux exemples et forums où vous pouvez demander si vous ne comprenez pas quelque chose. Dans R, il faut tout comprendre soi-même et cela prend beaucoup de temps et je n'ai pas vu de forums sur R du tout (sauf un sous-forum).

De plus, la bibliothèque NumPY est sortie maintenant. Les calculs vectoriels sont beaucoup plus rapides mais j'ai tout de même remarqué que le code dans la console R est plus rapide à mon avis.

En général, rien n'a changé : Python est beaucoup plus facile à apprendre et à comprendre, tandis que R est plus riche et offre beaucoup plus en termes d'apprentissage automatique.

Vous n'êtes tout simplement pas au courant de R, il y a plein de forums, il est parfaitement supporté, il y a une énorme quantité de littérature utile pour nous deux sous forme de livres et d'articles. Je ne connais rien de tel en Python. La pratique moderne habituelle pour formuler des pensées statistiques consiste à coder en R, et assez rarement en python.

Si l'on prend les statistiques d'utilisation des deux langages, ils sont à peu près identiques en termes de prévalence, mais python regorge d'utilisateurs qui écrivent des sites web. Si vous évaluez l'utilité de ces deux langages pour le commerce, R a un avantage indéniable. À l'origine, R (le prototype S payé des années 70) était conçu pour résoudre exclusivement des problèmes statistiques et était appelé ainsi : le système de graphiques et de statistiques.


Une dernière chose.

Ce à quoi il faut faire attention sur Google. Prenez Microsoft. R fait désormais partie des logiciels de Microsoft.

 
Alexey Volchanskiy:

Ok, supposons que j'ai oublié Python et que je ne me souviens pas des opérations vectorielles/matricielles. Est-il possible d'y faire ce qui suit (code matlab sur la ligne de commande)

***

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:

Vous n'êtes tout simplement pas au courant de l'existence de R, de nombreux forums, merveilleusement entretenus, et d'une énorme quantité de littérature utile pour nous, sous forme de livres et d'articles. Il n'y a rien de tel dans Python à ma connaissance. La pratique moderne habituelle pour formuler des pensées statistiques est le code en R et assez rarement en python.

Si l'on prend les statistiques d'utilisation des deux langages, ils sont à peu près identiques en termes de prévalence, mais python regorge d'utilisateurs qui écrivent des sites web. Si vous évaluez l'utilité de ces deux langages pour le trading, R a un avantage indéniable. À l'origine, R (le prototype S payé des années 70) était conçu pour résoudre exclusivement des problèmes statistiques et était appelé ainsi : le système de graphiques et de statistiques.


Une dernière chose.

Ce à quoi il faut faire attention sur Google. Prenez Microsoft. R fait désormais partie des logiciels de Microsoft.

Uh-huh, nous le prenons. MS a récemment publié une boîte à outils d'apprentissage profond en libre accès. Pour une raison quelconque, il est dans les "plus"). Comme ils l'écrivent, l'objectif était de fournir une vitesse maximale pour la reconnaissance de la parole et des images.

https://github.com/Microsoft/CNTK

 
forexman77:

Je vois, donc j'ai complètement oublié la langue ;))

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