多くの人がPythonとRを聞いたことがありますが、これらの2つの言語では、どちらを選択するかということに多くの人が巻き込まれています。次に、それぞれの利点を見てみましょう。
Pythonの利点：
ほとんどのディープラーニングの研究はpythonで行われるため、KerasやPyTorchなどのツールはpythonを最初に開発しています。これらのトピックについては、Kerasのディープラーニングの概要とPyTorchのディープラーニングの概要をご覧ください。
Rに対するPythonのもう1つの利点は、ソフトウェアの他の部分へのモデルの展開です。Pythonは汎用言語であり、Pythonでアプリケーションを作成し、Pythonベースのモデルを含めるプロセスはシームレスです。
Pythonは、理解しやすい構文を持つユニバーサル言語と呼ばれています。
R言語の利点：
多くの統計モデリング研究がRで行われているため、幅広いモデルクラスから選択できます。モデリングについて質問がある場合は、Rが最適です。
Rのもう1つのトリックは、ダッシュボードを簡単に作成するためにShinyを使用することです。Pythonには代替としてDashもありますが、十分に成熟していません。
Rの関数は統計学者向けに開発されているため、データ視覚化の強力な機能など、特定のフィールドでの利点があります。