Lo strumento più efficace per l'apprendimento automatico Completo confronto tra Python e Matlab
L'apprendimento automatico è un concetto che prevede di dare a una macchina la capacità di fare previsioni intelligenti o intraprendere azioni basate su una quantità di dati in cui è in grado di studiare e apprendere i modelli da. Ciò comporta gli algoritmi di formazione sui set di dati in modo che siano in grado di apprendere le relazioni in qualsiasi set di dati e identificare qualsiasi modello esistente all'interno di questi dati. Questo processo consente a un algoritmo di generalizzare facilmente a nuovi punti dati invisibili che vengono messi come input e producono previsioni o decisioni nuove e accurate basate sui modelli precedentemente identificati.
Esistono vari tipi di tecniche di apprendimento automatico e algoritmi utilizzati nel mondo delle tecnologie artificialmente intelligenti. Questi includono l'apprendimento supervisionato in cui il risultato dell'apprendimento è noto all'algoritmo, l'apprendimento non supervisionato in cui il risultato dell'apprendimento non è noto e la formazione è rigorosamente fatta per identificare i modelli simili tra i diversi raggruppamenti di punti dati all'interno di un set di dati, il semi-supervisionato Apprendimento dove i dati contengono risultati di apprendimento sia noti e sconosciuti, sia l'apprendimento del rinforzo in cui un agente intelligente impara a interagire con un ambiente e viene ricompensato o penalizzato in base a alcune serie di regole predefinite.
Con il potenziale per risolvere complessi problemi del mondo reale con relativa facilità, l'apprendimento automatico è un concetto che viene spesso utilizzato nel mondo della tecnologia, nonché in finanza, assistenza sanitaria, affari e altro ancora. Esistono diversi strumenti che possono essere utilizzati per alimentare i requisiti di apprendimento automatico per qualsiasi progetto. Due degli strumenti più ben adattati per l'apprendimento automatico sono Python e Matlab. Confronteremo entrambi questi strumenti e arriveremo a un risultato calcolato su quale strumento è meglio in quale circostanza e come possiamo utilizzare questo strumento per raggiungere i requisiti di apprendimento automatico per qualsiasi progetto.
Pitone
Python è un linguaggio di programmazione interpretato con una sintassi semplice e di facile apprendimento. Semplifica la programmazione anche per i principianti, motivo per cui è estremamente popolare. Nonostante siano una lingua di facile apprendimento, le sue applicazioni che sono alimentate da strumenti e framework di terze parti sono estremamente utilitaristiche e potenti. Python ha molte biblioteche e framework che aiutano gli utenti a implementare gli algoritmi di apprendimento automatico. Pytorch, Tensorflow e Sklearn sono tre di questi quadri di apprendimento automatico. Contengono i popolari algoritmi integrati che possono essere eseguiti su qualsiasi dati solo chiamando una funzione che li rappresenta. Forniscono inoltre la possibilità di creare algoritmi personalizzati in grado di fornire previsioni accurate dopo la formazione sui dati. Inoltre, sia queste biblioteche che molte altre che il repository della biblioteca Python hanno offrono una documentazione straordinaria che aiuta gli utenti ad applicare la funzionalità offerta nel miglior modo possibile senza bug ed errori logici.
Matlab
MATLAB è un linguaggio di programmazione che è orientato al calcolo tecnico, all'analisi dei dati e al calcolo scientifico. Si concentra principalmente sull'esecuzione di operazioni sulle matrici, motivo per cui è molto efficiente quando si tratta di eseguire le attività di apprendimento automatico. Viene dotato di funzioni per l'algebra lineare, le statistiche e le tecniche di ottimizzazione, tutte che aumentano la sua utilità come strumento di apprendimento automatico. Matlab ha funzioni integrate per alcuni algoritmi di apprendimento automatico come regressione, classificazione, tecniche di clustering e altro ancora. Nonostante sia efficiente per l'aritmetica a matrice, ti limita nelle cose che puoi fare. A differenza di Python, non fornisce un brillante supporto di terze parti open source che lo rende limitato nel suo ambito per il numero di compiti che è in grado di svolgere.
Confronto
| Categoria | Pitone | Matlab |
| Supporto | Ha un brillante biblioteca di terze parti e supporto quadro. Le librerie di apprendimento automatico open source sono prontamente disponibili per l'uso. | Contiene algoritmi di apprendimento automatico integrati che limitano l'uso a alcuni algoritmi popolari che possono essere utilizzati. |
| Efficienza | Meno efficiente quando si tratta di costruire e addestrare gli algoritmi che hanno lo scopo di prevedere accuratamente i risultati dei dati. | Più efficiente a causa della sua attenzione alle operazioni di matrice e algebra lineare. |
| Sollievo | Facile da apprendere come lingua ma i framework di terze parti sono dotati di una curva di apprendimento che si deve passare prima che si possa codificare in Python. | La lingua stessa è facile da imparare, ma l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico è in qualche modo complicata e ha una curva di apprendimento proprio come Python. |
| Compiti | I diversi tipi di compiti che Python è in grado di svolgere quando si tratta di apprendimento automatico sono significativamente più rispetto a Matlab. Ciò è principalmente dovuto al supporto della biblioteca di terze parti per Python. | I diversi tipi di compiti che Matlab è in grado di svolgere sono limitati da ciò che gli sviluppatori di base hanno sviluppato nella lingua stessa. Non ha un sorprendente supporto in biblioteca simile a Python che lo rende limitato in questa categoria. |
Conclusione
Il mondo dell'apprendimento automatico ha strumenti diversi a loro disposizione. Alcune persone usano Python per implementare i flussi di lavoro dell'apprendimento automatico mentre altri usano Matlab. Entrambe queste lingue hanno i loro benefici e svantaggi. Alcuni superano gli altri pur essendo utilitari e utili. Python è una lingua ben adattata che è conosciuta in tutto il settore per la sua facilità e il suo straordinario supporto per sviluppatori, per non parlare della straordinaria suite di biblioteche di terze parti che si concentrano per le attività basate sull'apprendimento automatico, AI e analisi dei dati. Questo rende Python un ottimo contendente in questa gara. Ma ci sono alcuni compiti in cui Matlab prende assolutamente il titolo e uno di essi, che è una categoria molto importante, è l'efficienza. Matlab si concentra principalmente sulla matrice aritmetica che lo rende più veloce di Python. Di fronte a attività che richiedono una formazione su set di dati di grandi dimensioni con più funzionalità, Matlab svolge tale compito più rapidamente rispetto a Python. Tutto si riduce al tuo caso d'uso e con cosa ti senti a tuo agio. Tieni a mente queste cose: si può fare un caso forte per una di queste lingue.