La herramienta más efectiva para el aprendizaje automático Comparación completa entre Python y Matlab
El aprendizaje automático es un concepto que implica darle a una máquina la capacidad de hacer predicciones inteligentes o tomar medidas basadas en cierta cantidad de datos en los que puede estudiar y aprender los patrones de. Esto implica los algoritmos de capacitación en los conjuntos de datos para que puedan aprender las relaciones en cualquier conjunto de datos e identificar cualquier patrón que exista dentro de estos datos. Este proceso permite que un algoritmo se generalice fácilmente a nuevos puntos de datos invisibles que se colocan como una entrada y producen predicciones o decisiones nuevas y precisas basadas en los patrones que se identifican previamente.
Existen varios tipos de técnicas y algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan en el mundo de las tecnologías artificialmente inteligentes. Estos incluyen el aprendizaje supervisado donde el resultado del aprendizaje es conocido por el algoritmo, el aprendizaje no supervisado donde no se conoce el resultado del aprendizaje y la capacitación se realiza estrictamente para identificar los patrones similares entre diferentes grupos de puntos de datos dentro de un conjunto de datos, el semi-supervisado Aprendiendo dónde los datos contienen resultados de aprendizaje conocidos y desconocidos, y el aprendizaje de refuerzo donde un agente inteligente aprende a interactuar con un entorno y es recompensado o penalizado en función de algún conjunto de reglas predefinidas.
Con el potencial de resolver problemas complejos del mundo real con relativa facilidad, el aprendizaje automático es un concepto que se usa con frecuencia en el mundo tecnológico, así como en finanzas, atención médica, negocios y más. Existen diferentes herramientas que se pueden usar para alimentar los requisitos de aprendizaje automático para cualquier proyecto. Dos de las herramientas mejor adaptadas para el aprendizaje automático son Python y Matlab. Compararemos ambas herramientas y llegaremos a un resultado calculado en cuanto a qué herramienta es mejor en qué circunstancia y cómo podemos usar esta herramienta para lograr los requisitos de aprendizaje automático para cualquier proyecto.
Pitón
Python es un lenguaje de programación interpretado con una sintaxis simple y fácil de aprender. Hace que la programación sea fácil incluso para principiantes, por eso es extremadamente popular. A pesar de ser un lenguaje fácil de aprender, sus aplicaciones que funcionan con herramientas y marcos de terceros son extremadamente utilitarias y poderosas. Python tiene muchas bibliotecas y marcos que ayudan a los usuarios a implementar los algoritmos de aprendizaje automático. Pytorch, TensorFlow y Sklearn son tres de estos marcos de aprendizaje automático. Contienen los algoritmos empotrados populares que se pueden ejecutar en cualquier datos simplemente llamando a una función que los representa. También proporcionan la capacidad de crear algoritmos personalizados que puedan dar predicciones precisas después de la capacitación sobre los datos. Además, tanto estas bibliotecas como muchas otras que el repositorio de la biblioteca de Python ofrece una documentación sorprendente que ayuda a los usuarios a aplicar la funcionalidad ofrecida de la mejor manera posible sin errores y errores lógicos.
Matlab
MATLAB es un lenguaje de programación orientado a la computación técnica, el análisis de datos y la computación científica. Se centra principalmente en realizar operaciones en matrices, por lo que es muy eficiente cuando se trata de realizar las tareas de aprendizaje automático. Viene equipado con funciones para álgebra lineal, estadísticas y técnicas de optimización, todas las cuales aumentan su utilidad como herramienta de aprendizaje automático. Matlab tiene funciones integradas para ciertos algoritmos de aprendizaje automático como regresión, clasificación, técnicas de agrupación y más. A pesar de ser eficiente para la aritmética matriz, te limita en las cosas que puedes hacer. A diferencia de Python, no proporciona un brillante soporte de marco de terceros de código abierto, lo que lo hace limitado en su alcance para la cantidad de tareas que puede realizar.
Comparación
| Categoría | Pitón | Matlab |
| Apoyo | Tiene un brillante soporte de biblioteca y marco de terceros. Las bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto están disponibles para usar. | Contiene algoritmos de aprendizaje automático incorporados que limitan su uso a algunos algoritmos populares que se pueden usar. |
| Eficiencia | Menos eficiente cuando se trata de construir y capacitar los algoritmos que están destinados a predecir con precisión los resultados de los datos. | Más eficiente debido a su enfoque en las operaciones de matriz y el álgebra lineal. |
| Facilidad | Fácil de aprender como idioma, pero los marcos de terceros vienen con una curva de aprendizaje que uno tiene que pasar antes de que uno pueda codificar en Python. | El idioma en sí es fácil de aprender, pero la implementación de algoritmos de aprendizaje automático es algo complicado y tiene una curva de aprendizaje como Python. |
| Tareas | Los diferentes tipos de tareas que Python puede hacer cuando se trata del aprendizaje automático es significativamente más en comparación con MATLAB. Esto se debe principalmente al apoyo de la biblioteca de terceros a Python. | Los diferentes tipos de tareas que Matlab puede realizar está limitado por lo que los desarrolladores centrales se convirtieron en el lenguaje en sí. No tiene un soporte de biblioteca sorprendente similar a Python, lo que lo hace limitado en esta categoría. |
Conclusión
El mundo del aprendizaje automático tiene diferentes herramientas a su disposición. Algunas personas usan Python para implementar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, mientras que otras usan MATLAB. Ambos idiomas tienen sus beneficios y inconvenientes. Algunos superan a los otros sin dejar de ser utilitarios y útiles. Python es un lenguaje bien adaptado que se conoce en toda la industria por su facilidad y sorprendente apoyo para desarrolladores, sin mencionar el sorprendente conjunto de bibliotecas de terceros que se centran en el aprendizaje automático, la IA y las tareas basadas en análisis de datos. Esto hace que Python sea un muy buen contendiente en esta carrera. Pero hay ciertas tareas en las que Matlab toma absolutamente el título y una de ellas, que es una categoría muy importante, es la eficiencia. Matlab se centra principalmente en la aritmética de matriz que lo hace más rápido que Python. Cuando se enfrenta a tareas que requieren capacitación en grandes conjuntos de datos con más características, Matlab logra una tarea tan rápidamente en comparación con Python. Todo se reduce a su caso de uso y con lo que se siente cómodo. Tenga estas cosas en mente: uno puede presentar un argumento fuerte para cualquiera de estos idiomas.