Parece inherente a esta pregunta es una idea de que Python es “mejor” que MATLAB o R para el aprendizaje automático, que no es el caso. Machine Learning es solo matemática, cuya implementación está en un lenguaje de programación. Por lo tanto, los mismos algoritmos implementados correctamente mostrarán el mismo rendimiento (no la misma respuesta exacta) en el mismo conjunto de datos. Por lo tanto, todo se reduce a qué idioma conoce mejor, qué idioma hace las otras cosas que necesita hacer durante la etapa de procesamiento de datos, etc.
Como respuesta específica, si me siento particularmente vago, abriré un sonajero en R para hacer un análisis / ML basado en GUI, que no está disponible en Python AFAIK. R también tiene el paquete caret que es similar a scikit-learn en que hay una sintaxis consistente en varios algoritmos, soporte para procesamiento paralelo automatizado, etc.
- ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático, minería de datos y recuperación de información?
- Cómo asegurarse de no analizar algo que termina sin sentido
- ¿Los algoritmos subyacentes permiten a Shazam identificar una canción y Amazon Flow para identificar una imagen básicamente igual?
- Cómo aprender un campo aleatorio condicional
- ¿Cuáles son los proyectos de aprendizaje automático más populares en Github?
