वीडियो: मशीन लर्निंग जावा या पायथन के लिए कौन सा बेहतर है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
गति: जावा से तेज़ है अजगर
जावा से 25 गुना तेज है अजगर . संगामिति की शर्तें, जावा धड़कता है अजगर . जावा बड़े और जटिल निर्माण के लिए सबसे अच्छा विकल्प है मशीन लर्निंग इसके उत्कृष्ट स्केलिंग अनुप्रयोगों के कारण अनुप्रयोग
इसी तरह मशीन लर्निंग जावा या पायथन के लिए कौन सी भाषा बेहतर है?
अजगर अधिक उत्पादक है भाषा: हिन्दी से जावा . अजगर एक व्याख्या है भाषा: हिन्दी सुरुचिपूर्ण वाक्य रचना और इसे बहुत बनाता है अच्छा कई क्षेत्रों में स्क्रिप्टिंग और तेजी से अनुप्रयोग विकास के लिए विकल्प। अजगर कोड बहुत छोटा है, भले ही कुछ जावा "क्लासशेल" सूचीबद्ध नहीं है।
यह भी जानिए, मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी भाषा कौन सी है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए शीर्ष 5 सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाएं
- अजगर। सरलता के कारण सभी एआई विकास भाषाओं की सूची में पायथन को पहले स्थान पर माना जाता है।
- सांख्यिकीय उद्देश्यों के लिए डेटा का विश्लेषण और हेरफेर करने के लिए R. R सबसे प्रभावी भाषा और वातावरण में से एक है।
- लिस्प
- प्रोलॉग।
- जावा।
बस इतना ही, जावा की तुलना में मशीन लर्निंग में पायथन का उपयोग क्यों किया जाता है?
मुख्य कारणों में से एक क्यों अजगर व्यापक रूप से है उपयोग किया गया वैज्ञानिक और अनुसंधान समुदायों में, इसकी आसानी के कारण है उपयोग और सरल सिंटैक्स जो उन लोगों के लिए अपनाना आसान बनाता है जिनके पास इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि नहीं है। यह त्वरित प्रोटोटाइप के लिए भी अधिक उपयुक्त है।
डेटा साइंस के लिए पायथन जावा से बेहतर क्यों है?
गति: जावा है पायथन से तेज़ जैसा जावा सबसे पुरानी भाषाओं में से एक है, यह ML और. के लिए बड़ी संख्या में पुस्तकालयों और उपकरणों के साथ आती है आँकड़ा विज्ञान . जावा स्केलिंग एप्लिकेशन की बात करें तो यह उत्कृष्ट है, जो इसे बड़े और अधिक जटिल एमएल और एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे अच्छा विकल्प बनाता है।
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मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी भाषा कौन सी है?
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है और कई प्रोग्रामिंग भाषाएं एमएल ढांचे और पुस्तकालयों का समर्थन करती हैं। सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं में, पायथन सबसे लोकप्रिय विकल्प है जिसके बाद C++, Java, JavaScript और C# आते हैं।
कौन से उद्योग मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं?
बड़े डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश उद्योगों ने मशीन लर्निंग तकनीक के मूल्य को मान्यता दी है। मशीन लर्निंग हेल्थकेयर उद्योग में व्यापक रूप से लागू है। वित्तीय सेवा उद्योग। खुदरा उद्योग। मोटर वाहन उद्योग। सरकारी संस्थाएं। परिवहन उद्योग। तेल और गैस उद्योग
जावा या पायथन के साथ कौन सा बेहतर सेलेनियम है?
उत्तर सरल है, सेलेनियम जावा से बेहतर पायथन के साथ। जब पायथन सेलेनियम की बात आती है तो सरल ग्रेट की तुलना में अधिक उपयुक्त शब्द है। सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से ड्राइवर को लोड कर सकता है यदि यह आपके सिस्टम के समान फ़ोल्डर में या पायथन पथ में मौजूद है
कौन सी Azure सेवा मशीन लर्निंग के लिए बड़ा डेटा विश्लेषण प्रदान कर सकती है?
लर्निंग पाथ विवरण Microsoft Azure बड़े डेटा के विश्लेषण के लिए मज़बूत सेवाएँ प्रदान करता है। सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है अपने डेटा को Azure Data Lake Storage Gen2 में संग्रहीत करना और फिर Azure Databricks पर Spark का उपयोग करके इसे संसाधित करना। Azure Stream Analytics (ASA) रीयल-टाइम डेटा विश्लेषण के लिए Microsoft की सेवा है
क्या हम मशीन लर्निंग के लिए जावा का उपयोग कर सकते हैं?
जावा इस डोमेन में एक अग्रणी प्रोग्रामिंग भाषा नहीं है, लेकिन तीसरे पक्ष के ओपन सोर्स लाइब्रेरी की मदद से, कोई भी जावा डेवलपर मशीन लर्निंग को लागू कर सकता है और डेटा साइंस में प्रवेश कर सकता है। आगे बढ़ते हुए, आइए जावा में मशीनलर्निंग के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय लाइब्रेरी देखें