A ferramenta mais eficaz para o aprendizado de máquina comparação completa entre Python e Matlab
O aprendizado de máquina é um conceito que envolve dar a uma máquina a capacidade de fazer previsões inteligentes ou tomar ações com base em alguma quantidade de dados em que é capaz de estudar e aprender os padrões de. Isso envolve os algoritmos de treinamento nos conjuntos de dados para que eles possam aprender os relacionamentos em qualquer conjunto de dados e identificar qualquer padrão que exista dentro desses dados. Esse processo permite que um algoritmo generalize facilmente para novos pontos de dados invisíveis que são colocados como entrada e produzir previsões ou decisões novas e precisas com base nos padrões que são identificados anteriormente.
Existem vários tipos de técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina que são usados no mundo das tecnologias artificialmente inteligentes. Isso inclui o aprendizado supervisionado, onde o resultado da aprendizagem é conhecido pelo algoritmo, o aprendizado não supervisionado, onde o resultado da aprendizagem não é conhecido e o treinamento é estritamente feito para identificar os padrões semelhantes entre diferentes agrupamentos de pontos de dados dentro de um conjunto de dados, o semi-supervisionado Aprender onde os dados contêm resultados de aprendizagem conhecidos e desconhecidos, e o aprendizado de reforço onde um agente inteligente aprende a interagir com um ambiente e é recompensado ou penalizado com base em algum conjunto de regras predefinidas.
Com o potencial de resolver problemas complexos do mundo real com relativa facilidade, o aprendizado de máquina é um conceito que é frequentemente usado no mundo da tecnologia, bem como em finanças, saúde, negócios e muito mais. Existem diferentes ferramentas que podem ser usadas para alimentar os requisitos de aprendizado de máquina para qualquer projeto. Duas das ferramentas mais bem adaptadas para o aprendizado de máquina são Python e Matlab. Compararemos essas duas ferramentas e chegaremos a um resultado calculado sobre qual ferramenta é melhor em que circunstância e como podemos usar essa ferramenta para alcançar os requisitos de aprendizado de máquina para qualquer projeto.
Pitão
Python é uma linguagem de programação interpretada com uma sintaxe simples e fácil de aprender. Isso facilita a programação, mesmo para iniciantes, e é por isso que é extremamente popular. Apesar de ser uma linguagem fácil de aprender, seus aplicativos que são alimentados por ferramentas e estruturas de terceiros são extremamente utilitários e poderosos. O Python tem muitas bibliotecas e estruturas que ajudam os usuários a implementar os algoritmos de aprendizado de máquina. Pytorch, Tensorflow e Sklearn são três dessas estruturas de aprendizado de máquina. Eles contêm os algoritmos populares embutidos que podem ser executados em todos os dados apenas chamando uma função que os representa. Eles também fornecem a capacidade de criar algoritmos personalizados capazes de fornecer previsões precisas após o treinamento dos dados. Além disso, essas bibliotecas e muitas outras que o repositório da biblioteca Python ofereceu documentação incrível, que ajuda os usuários a aplicar a funcionalidade oferecida da melhor maneira possível sem erros e erros lógicos.
Matlab
O MATLAB é uma linguagem de programação que é voltada para computação técnica, análise de dados e computação científica. Ele se concentra principalmente na execução de operações em matrizes, e é por isso que é muito eficiente quando se trata de executar as tarefas de aprendizado de máquina. Ele vem equipado com funções para álgebra linear, estatísticas e técnicas de otimização, todas as quais aumentam sua utilidade como ferramenta de aprendizado de máquina. O MATLAB possui funções internas para determinados algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão, classificação, técnicas de cluster e mais. Apesar de ser eficiente para a aritmética da matriz, ele limita você nas coisas que você pode fazer. Ao contrário do Python, ele não fornece suporte à estrutura de terceiros brilhantes de código aberto, o que o torna limitado em seu escopo para o número de tarefas que é capaz de executar.
Comparação
| Categoria | Pitão | Matlab |
| Apoiar | Tem uma brilhante biblioteca de terceiros e suporte à estrutura. As bibliotecas de aprendizado de máquina de código aberto estão prontamente disponíveis para uso. | Contém algoritmos de aprendizado de máquina embutidos que limitam seu uso a alguns algoritmos populares que podem ser usados. |
| Eficiência | Menos eficiente quando se trata de construir e treinar os algoritmos destinados a prever com precisão os resultados dos dados. | Mais eficiente devido ao seu foco nas operações da matriz e na álgebra linear. |
| Facilidade | Fácil de aprender como idioma, mas as estruturas de terceiros vêm com uma curva de aprendizado pela qual se deve passar antes que se possa codificar no Python. | O idioma em si é fácil de aprender, mas a implementação dos algoritmos de aprendizado de máquina é um pouco complicada e tem uma curva de aprendizado como o Python. |
| Tarefas | Os diferentes tipos de tarefas que o Python é capaz de realizar quando se trata de aprendizado de máquina é significativamente mais em comparação com o MATLAB. Isso ocorre principalmente por causa do suporte da biblioteca de terceiros para o Python. | Os diferentes tipos de tarefas que o MATLAB é capaz de executar é limitado pelo que os principais desenvolvedores desenvolveram no próprio idioma. Não possui suporte de biblioteca incrível semelhante ao Python, o que o torna limitado nesta categoria. |
Conclusão
O mundo do aprendizado de máquina tem ferramentas diferentes à sua disposição. Algumas pessoas usam Python para implementar os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, enquanto outras usam o Matlab. Ambos os idiomas têm seus benefícios e desvantagens. Alguns superam os outros enquanto ainda são utilitários e úteis. O Python é uma linguagem bem adaptada que é conhecida em toda a indústria por sua facilidade e suporte incrível para desenvolvedores, sem mencionar o incrível conjunto de bibliotecas de terceiros, focados no aprendizado de máquina, IA e tarefas baseadas em análises de dados. Isso faz do Python um bom candidato nesta corrida. Mas há certas tarefas em que o Matlab aceita o título e uma delas, que é uma categoria muito importante, é a eficiência. Matlab se concentra principalmente na aritmética da matriz, o que o torna mais rápido que o Python. Quando confrontado com tarefas que exigem treinamento em grandes conjuntos de dados com mais recursos, o Matlab realiza essa tarefa mais rapidamente em comparação com o Python. Tudo se resume ao seu caso de uso e com o que você se sente confortável. Lembre -se das coisas: pode -se argumentar fortes para qualquer um desses idiomas.