Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:

Video: Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:

Video: Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Video: Արհեստական բանականության/ինտելեկտի հիմունքները: Մեքենայական ուսուցում սկսնակների համար: AI,ML,Python 2024, Դեկտեմբեր
Anonim

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

  1. Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։
  2. R. R-ն ամենաարդյունավետ լեզուներից և միջավայրերից մեկն է, որը վերլուծում և շահարկում է տվյալները վիճակագրական նպատակներով:
  3. Լիսպ.
  4. Պրոլոգ.
  5. 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: