¿Por qué está tan de moda Python en el aprendizaje automático? - página 3
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Ajá, lo hacemos. MS ha publicado recientemente un conjunto de herramientas de aprendizaje profundo de dominio público. Por alguna razón está en los profesionales )) Según escriben, el objetivo era proporcionar la máxima velocidad para el reconocimiento de voz e imágenes.
https://github.com/Microsoft/CNTK
Así que R también está en las ventajas. todo el código computacionalmente intensivo utiliza las bibliotecas de otras personas. Por ejemplo, las operaciones matriciales son una biblioteca de Intel.
Tengo una actitud diferente hacia todo esto. Lo principal es entrar en la corriente principal. Si empiezas a elegir, te quedarás atascado en la fase de selección. Y si te sientas en la corriente principal, probablemente no entiendas lo que pasa. Tras la inclusión de R en Microsoft, hay un gran número de funciones en R que ni siquiera puedo apreciar, y mucho menos utilizar.
Así que si el comercio, entonces R. Para los más avanzados, R + python. He visto varios consejos de este tipo.
Al utilizar R, se dispone de un gran número de herramientas, mucho más allá de las capacidades físicas de una sola persona. Por lo demás, es una literatura bien sistematizada y de muy diverso nivel. Cada función de R tiene necesariamente una referencia al autor del algoritmo. Todo esto puede servir de libro de consulta sin necesidad de buscar en Google.
Así que R también está en el lado positivo. todo el código computacionalmente intensivo utiliza las bibliotecas de otras personas. Por ejemplo, las operaciones matriciales son una biblioteca de intel.
Tengo una actitud diferente hacia todo esto. Lo principal es entrar en la corriente principal. Si empiezas a elegir, te quedarás atascado en la fase de selección. Y si te sientas en la corriente principal, probablemente no entiendas lo que pasa. Tras la inclusión de R en Microsoft, hay un gran número de funciones en R que ni siquiera puedo apreciar, y mucho menos utilizar.
Así que si el comercio, entonces R. Para los más avanzados, R + python. He visto varios consejos de este tipo.
Al utilizar R, se dispone de un gran número de herramientas, mucho más allá de las capacidades físicas de una sola persona. Por lo demás, es una literatura bien sistematizada y de muy diverso nivel. Cada función de R tiene necesariamente una referencia al autor del algoritmo. Todo esto puede servir de libro de texto, sin necesidad de buscar en Google.
Una vez intenté aprender R, traté de encontrar implementaciones de filtros digitales y wavelets. Quizás no soy bueno buscando, pero el repositorio de R es un desorden poco sistemático, un batiburrillo de código. No hay partición, sólo se busca por nombre. Parece en un contenedor de Internet donde todo se amontona también.
En algún lugar el autor escribirá en detalle lo que hace la biblioteca, en algún lugar bla-bla, para deshacerse de. Esa es la impresión que tuve entonces. Eso fue hace aproximadamente un año.
Python es:
Tenga en cuenta que, a diferencia de R, la integración de Python en entornos como Java y Net es muy real. Por ejemplo, existe IronPython for Net, en el que puedes codificar construcciones directamente en Python y seguir accediendo a los recursos del CLR.
Simplemente no estás al tanto de R, un montón de foros, perfectamente mantenidos, tiene una enorme cantidad de literatura útil para nosotros tanto en forma de libros como de artículos....
No cante bonitas canciones sobre toneladas de documentación y demás. Hay muy pocos libros sobre R. Sólo Robert Kobakov demostró su valía en este campo. Y un par de otros autores también. Los libros en sí son bastante específicos y es muy difícil entender a R leyéndolos.
No conozco nada similar en Python.
A qué prestar atención en Google. Lleva a Microsoft. Hoy en día, R forma parte del software de Microsoft.
Oh, vamos. ¿Dónde está enterrada esa parte? Aquí abro VS selecciono IronPython en nuget y ya en cinco minutos puedo codificar en Net en él. ¿Y dónde puedo descargar R para Studio?
No nos cante bonitas canciones sobre la masa de documentación, etc., etc. Hay muy pocos libros sobre R.
Tengo cientos de libros en mi ordenador, desde tutoriales de R hasta diversas secciones de estadística que se implementan en R.
R es una enorme biblioteca estadística y cualquier función de los paquetes de R contiene una referencia a un algoritmo. Casi siempre se trata de literatura abierta.
He dado el enlace muchas veces, hay cientos de libros relacionados con R aquí por un dinero muy limitado.
Hoy en día, R es el estándar algorítmico para la estadística y el aprendizaje automático en particular.
He leído el artículohttps://habrahabr.ru/post/350042/, máquina genial y de nuevo Google ofrece toda la API y herramientas de desarrollo en Pyton. Pero por qué, es lento, ¿para qué sirve un hardware genial si usas un lenguaje lento?
Sí, ya sé que las bibliotecas se escriben en positivo y son rápidas. Pero el código del usuario está en python de todos modos. He jugado con python durante mucho tiempo, ¿quizás ha ocurrido algo extraordinario con el paso de los años, que lo ha hecho tan popular?
Si alguien sabe algo, que lo publique.
porque Python^
1. muchas bibliotecas dedicadas a ello
2. disposición rápida de la información para su visualización
3. el idioma no está ligado al sistema operativo
Declaro los tipos por adelantado, como en C++, y no uso muletas, como en Python.
Una vez intenté aprender R, traté de encontrar implementaciones de filtros digitales y wavelets. Tal vez no soy bueno en la búsqueda, pero el repositorio de R es una especie de lío no sistemático, un revoltijo de código. No hay partición, sólo se busca por nombre. Parece en un contenedor de Internet donde todo se amontona también.
En algún lugar el autor escribirá en detalle lo que hace la biblioteca, en algún lugar bla-bla, para deshacerse de. Esa es la impresión que tuve entonces. Eso fue hace aproximadamente un año.
Aquí hay una rúbrica de R
Aquí hay una selección de series temporales
Aquí hay un enlace al aprendizaje automático.
Aquí está la R de Microsoft
Aquí hay una selección rusa.
Estas son las preguntas.
Existen varios paquetes sobre wavelets, por ejemplo, wavelets. Cuando los abres, hay enlaces, y normalmente puedes encontrar libros que te dicen cómo aplicar las wavelets al comercio.
Tengo una colección completa, no la encuentro de inmediato, te la enviaré cuando la encuentre.
R es mainstream y si no encuentras algo, pregunta, mis conocimientos de R son muy limitados, pero obviamente más que los tuyos, te ayudaré.
Estándar Java (Scala) para el aprendizaje automático distribuido (Spark, MXNet, Hadoop).
R y Python sólo tienen módulos de enlace para utilizar estos sistemas, no un soporte completo.
Despierta. El primer enlace en Yandex:https://tproger.ru/books/free-python-books/ Hay mucha literatura (y es fundamental y de alta calidad). Por ejemplo, el libro "Learning Python" de Mark Lutz.
Oh, vamos. ¿Dónde está enterrada esta parte? Aquí abro VS selecciono IronPython en nuget y en cinco minutos puedo codificar en Net en él. ¿Y dónde puedo descargar R para Studio?
Instalado IronPython, sólo que no es a través de nuget sino desde el instalador. Menú-Medios-Obtener Herramientas y Componentes y el instalador se lanza por separado. Pero son las pequeñas cosas.
Intentaré acordarme de python.