L'outil le plus efficace pour l'apprentissage automatique Complete complete entre Python et Matlab
L'apprentissage automatique est un concept qui consiste à donner à une machine la possibilité de faire des prédictions intelligentes ou de prendre des mesures en fonction de certaines données où il est capable d'étudier et d'apprendre les modèles à partir de. Cela implique les algorithmes de formation sur les ensembles de données afin qu'ils puissent apprendre les relations dans n'importe quel ensemble de données et identifier tout modèle qui existe dans ces données. Ce processus permet à un algorithme de généraliser facilement à de nouveaux points de données invisibles qui sont formés comme une entrée et produisent de nouvelles prévisions ou décisions précises en fonction des modèles qui sont précédemment identifiés.
Il existe différents types de techniques et d'algorithmes d'apprentissage automatique qui sont utilisés dans le monde des technologies artificiellement intelligentes. Il s'agit notamment de l'apprentissage supervisé où le résultat d'apprentissage est connu de l'algorithme, l'apprentissage non surveillé où le résultat d'apprentissage n'est pas connu et la formation est strictement effectuée pour identifier les modèles similaires entre les différents groupements de points de données dans un ensemble de données, le semi-supervisé Apprendre où les données contient des résultats d'apprentissage connus et inconnus, et l'apprentissage du renforcement où un agent intelligent apprend à interagir avec un environnement et est récompensé ou pénalisé en fonction de certains ensembles de règles prédéfinies.
Avec le potentiel de résoudre des problèmes complexes du monde réel avec une relative facilité, l'apprentissage automatique est un concept fréquemment utilisé dans le monde de la technologie ainsi que dans la finance, les soins de santé, les affaires et plus. Il existe différents outils qui peuvent être utilisés pour alimenter les exigences d'apprentissage automatique pour tout projet. Python et Matlab sont deux des outils les plus adaptés à l'apprentissage automatique. Nous comparerons ces deux outils et arriverons à un résultat calculé sur quel outil est le meilleur dans les circonstances et comment nous pouvons utiliser cet outil pour répondre aux exigences d'apprentissage automatique pour tout projet.
Python
Python est un langage de programmation interprété avec une syntaxe simple et facile à apprendre. Cela facilite la programmation même pour les débutants, c'est pourquoi il est extrêmement populaire. En dépit d'être une langue facile à apprendre, ses applications qui sont alimentées par des outils et des cadres tiers sont extrêmement utilitaires et puissants. Python possède de nombreuses bibliothèques et frameworks qui aident les utilisateurs à implémenter les algorithmes d'apprentissage automatique. Pytorch, Tensorflow et Sklearn sont trois de ces cadres d'apprentissage automatique. Ils contiennent les algorithmes intégrés populaires qui peuvent être exécutés sur toutes les données simplement en appelant une fonction qui les représente. Ils offrent également la possibilité de créer des algorithmes personnalisés capables de donner des prédictions précises après une formation sur les données. De plus, ces deux bibliothèques et bien d'autres que le référentiel de la bibliothèque Python ont offrir une documentation incroyable qui aide les utilisateurs à appliquer les fonctionnalités offertes de la meilleure façon possible sans bogues et erreurs logiques.
Matlab
MATLAB est un langage de programmation qui s'adresse à l'informatique technique, à l'analyse des données et à l'informatique scientifique. Il se concentre principalement sur l'exécution des opérations sur les matrices, c'est pourquoi il est très efficace lorsqu'il s'agit d'exécuter les tâches d'apprentissage automatique. Il est équipé de fonctions pour l'algèbre linéaire, les statistiques et les techniques d'optimisation, qui augmentent toutes son utilité en tant qu'outil d'apprentissage automatique. MATLAB a des fonctions intégrées pour certains algorithmes d'apprentissage automatique comme la régression, la classification, les techniques de clustering, et plus. En dépit d'être efficace pour l'arithmétique matricielle, cela vous limite dans les choses que vous pouvez faire. Contrairement à Python, il ne fournit pas de brillante prise en charge du cadre tiers open source qui le rend limité dans sa portée du nombre de tâches qu'il est capable d'effectuer.
Comparaison
| Catégorie | Python | Matlab |
| Soutien | A une brillante bibliothèque tierce et un support de cadre. Les bibliothèques d'apprentissage automatique open source sont facilement disponibles pour utiliser. | Contient des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés qui limitent votre utilisation à quelques algorithmes populaires qui peuvent être utilisés. |
| Efficacité | Moins efficace en matière de construction et de formation des algorithmes qui visent à prédire avec précision les résultats des données. | Plus efficace en raison de son accent sur les opérations matricielles et l'algèbre linéaire. |
| Faciliter | Facile à apprendre en tant que langue, mais les cadres tiers sont livrés avec une courbe d'apprentissage que l'on doit traverser avant que l'on ne puisse coder en Python. | La langue elle-même est facile à apprendre, mais la mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique est quelque peu compliquée et a une courbe d'apprentissage comme Python. |
| Tâches | Les différents types de tâches que Python est capable de faire en matière d'apprentissage automatique est nettement plus par rapport à Matlab. Ceci est principalement dû à la prise en charge de la bibliothèque tierce pour Python. | Les différents types de tâches que Matlab est capable d'effectuer est limité par ce que les développeurs de base ont développé dans la langue elle-même. Il n'a pas de support de bibliothèque étonnant de type Python qui le rend limité dans cette catégorie. |
Conclusion
Le monde de l'apprentissage automatique a différents outils à leur disposition. Certaines personnes utilisent Python pour implémenter les flux de travail d'apprentissage automatique tandis que d'autres utilisent MATLAB. Ces deux langues ont leurs avantages et leurs inconvénients. Certains l'emportent sur les autres tout en étant utilitaire et utile. Python est un langage bien adapté qui est connu dans l'industrie pour sa facilité et son soutien aux développeurs incroyables, sans parler de l'incroyable suite de bibliothèques tierces qui se concentrent sur l'apprentissage automatique, l'IA et les tâches basées sur l'analyse des données. Cela fait de Python un très bon concurrent dans cette course. Mais il y a certaines tâches où Matlab prend absolument le titre et l'un d'eux, qui est une catégorie très importante, est l'efficacité. Matlab se concentre principalement sur l'arithmétique matricielle qui le rend plus rapide que Python. Face à des tâches qui nécessitent une formation sur de grands ensembles de données avec plus de fonctionnalités, MATLAB accomplit une telle tâche plus rapidement par rapport à Python. Tout se résume à votre cas d'utilisation et à ce avec quoi vous êtes à l'aise. Gardez ces choses à l'esprit: on peut faire valoir les arguments pour l'une ou l'autre de ces langues.