Video: Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Արագություն: Java Ավելի արագ է, քան Պիթոն
Java 25 անգամ ավելի արագ է, քան Պիթոն . Համադրման միջակայքներ, Java ծեծում է Պիթոն . Java լավագույն ընտրությունն է մեծ և համալիր կառուցելու համար մեքենայական ուսուցում հավելվածներ՝ շնորհիվ իր գերազանց մասշտաբային կիրառությունների
Նմանապես, ո՞ր լեզուն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Պիթոն ավելի արդյունավետ է լեզու քան Java . Պիթոն մեկնաբանված է լեզու նրբագեղ շարահյուսությամբ և այն դարձնում է շատ լավ շատ ոլորտներում սկրիպտավորման և հավելվածների արագ մշակման տարբերակ: Պիթոն ծածկագիրը շատ ավելի կարճ է, թեև որոշները Java «classshell»-ը նշված չէ:
Նաև գիտեք, թե որն է մեքենայական ուսուցման լավագույն լեզուն: Արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման լավագույն 5 լեզուները
- Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։
- R. R-ն ամենաարդյունավետ լեզուներից և միջավայրերից մեկն է, որը վերլուծում և շահարկում է տվյալները վիճակագրական նպատակներով:
- Լիսպ.
- Պրոլոգ.
- Java.
Այսպիսով, ինչու է Python-ը օգտագործվում մեքենայական ուսուցման մեջ, քան Java-ն:
Հիմնական պատճառներից մեկը, թե ինչու Պիթոն լայնորեն է օգտագործված գիտական և հետազոտական համայնքներում, դա պայմանավորված է իր հեշտությամբ օգտագործել և պարզ շարահյուսություն, որը հեշտացնում է ընդունելությունը այն մարդկանց համար, ովքեր չունեն ինժեներական կրթություն: Այն նաև ավելի հարմար է արագ նախատիպավորման համար:
Ինչու՞ Python-ն ավելի լավ է, քան Java-ն տվյալների գիտության համար:
Արագություն: Java Է Ավելի արագ, քան Python-ը Ինչպես Java ամենահին լեզուներից մեկն է, այն ունի մեծ թվով գրադարաններ և գործիքներ ML և տվյալների գիտություն . Java գերազանց է, երբ խոսքը վերաբերում է մասշտաբային հավելվածներին, ինչը այն դարձնում է լավագույն ընտրությունը խոշոր և ավելի բարդ ML և AI հավելվածներ կառուցելու համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Լարային կամ անլար մկնիկը ավելի լավ է խաղերի համար:
Խաղային նպատակների համար դուք պետք է դիմեք wiredmice-ին, քանի որ դրանք ավելի քիչ ենթակա են հետաձգման և ավելի կայուն, քան իրենց անլար գործընկերները: Թեև լարային մկնիկներն առաջարկում են ավելի լավ կատարողականություն, անլար տեխնոլոգիան զարգանում է, և անլար լուծումները հետզհետե մոտենում են, բայց նրանք դեռ երկար ճանապարհ ունեն անցնելու:
JPEG կամ PNG տպելու համար ավելի լավ է:
Ի տարբերություն այլ ֆայլերի ձևաչափերի, ինչպիսիք են JPEG-ը, PNG-ը տվյալների սեղմում է առանց կորուստների: PNG-ն առաջարկում է ֆայլերի ավելի ցածր չափսեր, և դուք ստանում եք նույն պատկերի որակը, որը պահպանում եք, ինչպես TIFF-ը: Սա PNG ֆայլը դարձնում է կատարյալ ընտրություն մեր կայք նկարներ տպելու համար վերբեռնելու համար:
Ավելի լավ տեսախցիկ գնե՞մ, թե՞ ավելի լավ ոսպնյակներ:
Իմ կարծիքով, ինչ վերաբերում է ֆինանսական ներդրումներին, լավ ոսպնյակն ավելի լավ ընտրություն է, քանի որ այն ձեզ ավելի երկար կծառայի, քան մարմինը (քանի որ դուք, ընդհանուր առմամբ, տեսախցիկի մարմիններն ավելի արագ կփոխեք, քան ոսպնյակները): Միևնույն ոսպնյակները, մյուս կողմից, հավանաբար դեռ կօգտագործվեն հինգից 10 տարի անց (եթե ոչ նույնիսկ ավելի երկար)
Ո՞րն է ավելի լավ տվյալների գիտության Python-ի կամ R-ի համար:
R-ն և Python-ը երկուսն էլ բաց կոդով ծրագրավորման լեզուներ են՝ մեծ համայնքով: R-ն հիմնականում օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծության համար, մինչդեռ Python-ն ավելի ընդհանուր մոտեցում է տրամադրում տվյալների գիտությանը: R-ը և Python-ը ժամանակակից են ծրագրավորման լեզվի առումով՝ ուղղված տվյալների գիտությանը
Կարո՞ղ ենք Java-ն օգտագործել մեքենայական ուսուցման համար:
Java-ն այս տիրույթում ծրագրավորման առաջատար լեզու չէ, սակայն երրորդ կողմի բաց կոդով գրադարանների օգնությամբ ցանկացած java ծրագրավորող կարող է իրականացնել MachineLearning և մուտք գործել Data Science: Առաջ շարժվելով՝ տեսնենք Java-ում MachineLearning-ի համար օգտագործվող ամենատարածված գրադարանները