Liverpool news : Brazil team news vs Czech Republic: Predicted line up – Neymar cover, Liverpool du

브라질 감독 인 Tite는 체코와의 향후 충돌에 대비하여 그의 팀을 교체 할 것으로 예상됩니다 Selecao는 토요일에 파나마가 1-1 무승부를 기록 했으므로 2019 년 Copa America 준비를위한 모멘텀을 모으기 위해서는 빨리 되돌아 가야한다

몇몇 선수들은 주말 경기에 출전하지 못했던 선수들에게 리버풀 듀오 알리슨 (Alisson)과 파비니요 (Fabinho)를 포함하여 시작 XI에 복귀해야한다 두 선수는 Ederson과 Arthur를 대신해야한다 그는 Roberto Firmino와 함께 11 월에 카메룬을 상대로 이전 우승을 차지한 유일한 선수였다 한편 브라질은 여전히 ​​중족골 부상 회복을 계속하면서 자신의 부적이없는 Neymar가 없다 Richarlison과 Felipe Anderson은 Paris Saint-Germain 스타를 대신 할 수 있으며 David Neres는 수석 데뷔를 기대하고 있습니다

Fergner, Eder Militao, Miranda 및 Alex Telles의 후반 4 명이 모두 교체 될 수있는 동안 Gabriel Jesus는 Firmino를 위해 앞장서야합니다 Danilo, Thiago Silva, Marquinhos, Marcelo는 모두 Tite가 그의 패키지를 섞으면 돌아올 것으로 예상됩니다 루카스 파에 케아 (Philippe Coutinho)는 옵션으로 파나마를 상대로 골을 넣은 뒤 미드 필드에서 선발 출장을 유지해야한다 토요일에 드러내는 무승부에 대해 말하면서, Tite는 말했다 : "상반기에는 기대치를 밑돌았다 "후반은 정상이었고, 우리는 약간의 조정을했고, 우리는 4 명이 앞에서 뛰었고, 우리는 그러나 전반기는 가난했고 그 결과는 나빴다

"체코는 유로 2020 예선에서 잉글랜드로의 5 대 0 패배로 경기에 나서며 경쟁하기 위해 크게 개선 될 필요가있다 브라질, 국제 친선 경기 (4-3-3) : Alisson, 체코 – 라인업 비교 Danilo, Silva, Marquinhos, Marcelo; Fabinho, Coutinho, Paqueta; 데이빗 네레스, 펠리페 앤더슨, 가브리엘 예수

Chelsea News: Chelsea vs Slavia Prague live score and Europa League goal updates

첼시는 안토니오 루디거가 없으면 스탬 포드 브릿지에서 열린 슬라비아 프라하와의 유로파 리그 8 강전에 출전 할 것입니다 블루스는 체코의 1 차전에서 1-0으로 승리하며 유럽의 2 차 예선 4 강 진출을 노리고있다

루디 거 (Rudiger)가 일요일 리버풀 (Anfield)의 패배로 무릎 부상을 입었다 PAOK와의 11 월 첼시의 마지막 모습에도 불구하고 게리 케이 힐 (Gary Cahill)은 그의 부재로 벤치에서 소환 될 수 있었다 Ethan Ampadu와 Marcos Alonso도 경기에 대한 의구심을 갖고 있으며, Olivier Giroud는 끄덕임을 앞에두고 있습니다 최신 LIVE 바로 가기 here18 : 13Stamford Bridge ready

17 : 50Giroud, 앞으로의 고민 Olivier Giroud는 프리미어 리그에서 첼시의 경기 시간 부족에 대해 다시 한번 이야기하고 여름에 나갈 수 있다고 경고했습니다 지난 여름 프랑스가 월드컵에서 우승하는 것을 도운 스트라이커는 올시즌 7 번의 탑스 스타트를 기록했다 Giroud의 계약은 몇 주 만에 만료되며 Blues는 12 개월 연장을 활성화 할 수있는 옵션이 있지만, 다음 달에 논의가있을지라도 지로 드는 장래에 종이에 펜을 쓰기 전에 그가 어떻게 사용되는지에 대한 보증을 원할 것이라고 말했습니다 아이러니하게도, 이번 ​​시즌에 유로파 리그에서 9 골을 넣은 득점 선수는 32 세이며, 목요일 슬라비아 프라하와의 8 강 2 차전에서 첼시의 공격을 이끌 것이다 런던은 지난 주 체코 수도에서 1-0으로 승리했다 기로 우드 (Giroud)는 지난 달 국제 휴식 시간에 그가 한 발언에 대해 "나는 두 번째 선택에 만족하지 않는다

중요한 것은 더 많은 시간을 보내는 것입니다 나는 경쟁자이기 때문에 분명히 더 많이 연주하고 싶다 "나는 무슨 일이 일어날 지 모른다 클럽을 만나야 해 나는 여기에서 행복하다

나는 그것을 즐기고 싶다 나는 은퇴하고 싶지 않다 그들은 시즌이 끝나기 전에 나와 이야기해야합니다 내가 여기에서 성취 한 것, 그들이 나에게 한 해 더주지 않을 이유가 없다 하지만 행복해야합니다

"여기를 읽어보십시오

Bianca Andreescu to miss Fed Cup tie vs Czech Republic

18 세의 캐나다 Bianca Andreescu는 엄청난 재능과 능력을 보여주기 위해 단 3 개월 만에 150 위권에서 오클랜드로 진출했고 마이애미 이후 상위 25 위를 차지했습니다 비앙카는 올해 24 개 WTA 메인 무대 매치에서 20 점을 얻었고 (전체적으로 30 개 이상) 인디언 웰스에서 테니스 세계 전체의 관심을 모으고 그녀가 Elina Svitolina와 Angela Kerber, 세레나 윌리엄스 이후로 젊은이의 승자가되었습니다

안드레 스티 쿠의 시작부터 획기적인 시즌이었으며 오클랜드에서 결승전까지 진출하여 호주 오픈에서 3 번의 예선을 통과 한 후 뉴 포트 비치로 향했다 그녀는 125K 시리즈 이벤트에서 우승을 차지했다 -100 및 2 월 조치 전의 자신감 확보 네덜란드에서 두 차례의 Fed 컵 우승을 차지한 비앙카는 아카풀코의 준결승전에서 인디언 웰스 (Indian Wells)의 역사가 세계 최고의 선수들에게로 돌아 가기 전에 뛰었습니다 시즌이 시작된 이래로 많은 테니스를 치렀던 비앙카는 어깨 부상으로 마이애미 4 라운드에서 철수해야했고, 이로 인해 프로 테죠 요프 (Prostejov)에서 체코 컵을 향한 다가오는 Fed 컵 월드 그룹 플레이 오프 타이는 4 월 20 일부터 21 일까지 Prostejov의 National Tennis Centre에서 실내 점토 코트에서 열리고 Andreescu는 Petra Kvitova와 Karolina Pliskova없이 경쟁 할 호스트들에 대해 캐나다 팀을 이끌 것으로 예상되었다 그녀는 최선을 다해 회복했지만, 2017 년에 데뷔 한 이래로 첫 번째 Fed Cup 동점을 빼앗기로 결정하여 국기 아래에있는 13 개의 고무 중 10 개를 획득하고 캐나다가 지난 8 개의 관계 중 7 개를 정복하도록 돕습니다 따라서 레베카 마리노, 릴라 애니 페르난데즈, 가브리엘라 다브 로프 스키, 샤론 피치 만은 마케 다 본두루바, 카롤리나 무 코바, 마리 부즈 코바, 루시 사파 로바, 바르 보라 크 레지 코바를 기반으로 한 체코 대표팀을 맡을 것이다 체코와 캐나다는 지금까지 6 번이나 뛰었고 유럽 팀은 1987 년 이후로 캐나다에 대해 고무를 잃지 않고 여섯 번 모두 승리했다

"팀은 현재 체코와의 이번 경기에서 준비 모드에있다 우리 선수들은 연초부터 좋은 성적을 거두었으며 이번 경기에 대한 그들의 기세를 활용하기를 희망하고 있습니다 "라고 Fed 컵 주장 인 Heidi El Tabakh "우리는이 끈이 점토 코트 표면에 능숙한 훌륭한 팀을 연기 할 때 우리에게 도전이된다는 것을 잘 알고 있습니다 그들은 작년의 Fed 컵 챔피언이며 우리는 어려운 경기에 대비할 것입니다 "

2017 Mercedes-Benz E43 AMG vs BMW M550i Comparison

2017 메르세데스 – 벤츠 E43 AMG 대 BMW M550i 비교 2017 년 BMW M550i xDrive와 메르세데스 – 벤츠 E43 AMG 4Matic은 우리 모두가 알고 있고 사랑하는 편안함과 기술력이 뛰어난 럭셔리 세단의 두 가지 스포티 한 버전입니다 BMW는 V8을, 메르세데스는 V6을 가지고 있기 때문에 직접적인 경쟁자가 될 수 없다고 생각할 수도 있지만, 세단 형 자동차의 가격은 거의 동일하기 때문에 우리는 함께 시험하고 있습니다

그들은 정상적인 모델의 완전한 사치를 제공하는 자연스러운 경쟁자이지만 정상을 넘지 않고 약간의 스포티 함을 제공합니다 메르세데스의 특종 비록 이것이 더 운동가 다운 세단이라해도, 메르세데스에 관해 당신이주의하는 첫번째 물건은 그것이 얼마나 조용한 지에 관해 안다 고속도로에서 운전하면 바람 소리, 타이어 소음, 거친 날씨 또는 진동이 전혀 없기 때문에 거의 불만입니다 조용한 그런 느낌은 실제로 이것이 사치라는 것을 보여줍니다

개인적으로 엔진과 배기 소음을 더 듣고 싶지만 그 슬라이드를 허용해도 좋습니다 E43 '의 30 리터의 비트urbo V6에서는 많은 소음이 없지만, 그것은 세단을 진짜 빨리 만든다 엔진은 396 마력과 384 파운드 – 피트의 토크를 출력합니다이 토크는 45 초 (60 초에서 4

6 초)에서 60mph까지 로켓을 돕습니다 V6는 자동 속도가 빠른 9 단 자동 변속기를 통해 4 개의 바퀴에 전원을 공급합니다 고맙게도, 4Matic 시스템은 31/69 앞 / 뒤의 힘을 나누어 발사 및 구석에서 더 스포티 한 느낌을줍니다 서스펜션은 또한 환상적입니다 너무 단단하거나 너무 부드럽지 않아서 코너에 넣을 때 자신감을 느낄 수 있습니다

그러나 오두막을 뒤집어 쓰지 않고 거친 도로를 미끄러지 듯 움직입니다 속도의 트윈 터보 턴은 보람있는 것이지만, 나는 E43이 발을 가볍게 느끼고 방향을 바꾸고 싶어한다는 것에 놀랐다 BMW보다 훨씬 더 민첩하다고 느껴집니다 약 200 파운드의 경량화가있을 수 있습니다 조향 장치는 조금 가볍고 의사 소통이되지는 않지만 반응이 뛰어나고 정확합니다

나는 E43이 2 개의 실린더 아래로 내려가는 것을 안다 그러나 내가 가지고있는 시간 동안 그것을 한 번도 생각하지 않으면 나는 더 많은 힘을 사용할 수 있다고 생각했다 올해 초에 E-Class 쿠페를 몰 았을 때 나는 그 기술이 가진 모든 첨단 기술에 깊은 인상을 받았다 불행히도,이 가격대에서는 많은 기술이 E43에 포함되어 있지 않습니다 나는 성능 향상을 위해 돈을 내고있는 것을 얻는다

그러나 이것은 진짜의 손으로 형성되는 AMG 엔진이 아니다 그래서 벤츠가 표준 장비로서이 멋진 기술의 일부를 제공하는 것을 보는 것이 좋을 것이다 적응 형 크루즈 컨트롤은 적어도이 가격대에 포함되어야합니다 그러나 나는 E – 학급의 새로운 실내를 좋아한다 품위 있고 모든 것이 느끼고 환상적입니다

또한 수백만 개의 주변 조명 설정으로 승객을 놀라게 할 수 있습니다 E43s 인테리어는 BMW보다 훨씬 표현력이 뛰어납니다 큰 화면처럼 보이는 대시 보드 설정이 좋지만 사실 하나의 큰 패널에 두 개의 123 인치 화면이 있습니다 즉, 게이지가 완전히 디지털화되고 사용자 정의가 가능하며 전체적으로 오두막을 통과하는 주제 인 정말 신선하고 현대적으로 보입니다

BMW는 열을 가져옵니다 BMW에 들어서 자마자 외부에서 오는 기내에 더 많은 소음이 있음을 알게되고 타고는 E43만큼 조용하지 않습니다 그 중 많은 것도 영광스러운 V8의 엔진 소음이지만 일부는 합성됩니다 큰 엉덩이 세단을 운전하는 것에 대해 뭔가가 있습니다 큰 엉덩이 V8을 사용하면 보스와 같은 기분을 느끼게됩니다

이 BMW는 벤츠가 일치 할 수없는 방식으로 정말로 중요한 느낌을 갖게합니다 그 가속은 힘들이지 않고 힘은 결코 떨어지지 않는 것처럼 보입니다 흥미롭게도, BMW는 Benz만큼 멋지게 운전하지 않습니다 그 트윈 터보 V8은 8 단 변속기를 통해 4 개의 바퀴에 456 마력과 480 lb-ft의 토크를 뿜어냅니다 그리고 두 전력 수치가 메르세데스를 훨씬 능가합니다 – 거의 100 파운드의 토크

분명히 E43보다 훨씬 빠르지 만 모서리가 쉽지 않거나 자연스럽지 않습니다 거의 200 파운드 가량 더 무거워서 코너에서 약간의 바디 롤이 있고 메르세데스처럼 기분이 좋지 않은 구석에서 느낄 수 있습니다 헤비 스티어링은 여전히 ​​자신감이 있지만 E43보다 다소 귀찮은 느낌을줍니다 BMW의 인테리어도 상당히 화려합니다 그것이 E43만큼 현대적이지는 않지만, 여전히 고급스럽고 잘 지어졌습니다

가장 큰 무승부 중 하나는 마법의 V8을 제외한 모든 기술입니다 그 중 일부는 제스처 컨트롤과 같이 눈길을 사로 잡을지라도 대부분의 기능은 유용합니다 (옆에있는 문을 댈 수있는 위험이있는 경우 표시하는 환상적인 백업 카메라) 및 적응 형 크루즈 및 차선 유지 어시스트는 크롤링 트래픽에서 신의 선물입니다 사용하기에 정말 부드럽고 자연스럽고 설치하기가 쉽습니다 BMW에는 벤츠에 비해 하나의 큰 보너스가 있습니다 마침내 터치 스크린이있어서 손가락이나 회전식 노브를 사용하여 인포테인먼트 시스템을 제어 할 수 있습니다

두 가지 옵션을 모두 사용하는 것이 좋습니다 평결 : 2017 메르세데스 – 벤츠 E43 AMG 대 BMW M550i 비교 이 비교를 위해 우승자를 뽑는 것은 미친 듯이 어렵다이 빠른 고급 세단의 양쪽이 아니라 모두는 매우 지긋 지긋하다 나는 그것이 정말로 당신이 차에서 원하는 것에 달려 있다고 생각한다

힘이 떨어졌을지라도, E43은 더 잘 주행하고 좀 더 개성을 지녔지 만,이 가격에서는 고급 운전 조수가 실제로 표준이되어야한다 BMW에는 환상적인 V8과 더 많은 기술이이 가격대에 있으므로 더 나은 가치를 지니고 있지만 내 추측으로는 이런 종류의 현금을 차에 떨어 뜨리면 조금만 쓰면 고생하지 않을 것입니다 Benz에게 적응할 수있는 크루즈를 얻기 위해 더 많은 돈을 쏟아 부었습니다 그러나 이것이 더 운동가 다운 고급 세단의 2 대의 비교이기 때문에, 나는 어느 쪽이 더 좋은 추진의 동력학을 가지고 있는지보아야한다 그리고 그것은 E43가 상을 받는다는 것을 의미한다

그러나 매우 적은 마진에 의해 의미한다 더 나은 운전자의 차다 그러나 만일 당신이 보스와 같게 느끼고 싶어하면, BMW는 그 큰 V8와 당당한 키 때문에 더 좋은 선택이다 나는이 세단 형 자동차의 양쪽이 아니라 모두을 즐겼다 그리고이 구분의 운전자는 그들 중의 1 명과 함께 행복 할 것이다

그러나 나의 돈은 E43 위에있을 것이다

Mercedes-Benz E Class vs Bmw 5 Series vs Audi A6 Review

안녕, 오늘 우리는 Alaatin61에서 3 개의 독일 세단을 볼 것입니다 팔로 잉 팔로 잉 시험 수리 가장 실용적인 검색 수화물 양이 가장 크고 가장 큰 것 사용 된 재료 BMW 5 시리즈의 경치를 볼 때, 일년 내내 낡은 것처럼 보입니다

새 모델이 내년에 나올거야 소형 차량 비즈니스, 경영진 및 고위 간부 패키지 이 메이크업 오렌지 신호 이중 제논 전조등 및 헤드 라이트 청소 17 인치 럭셔리 캔들 크롬 사용 및 신호 신호 유리 천장 4 창가에 완전히 내려 앉는다 이전 세대에 따라 약간 더 어두운 리어 라이트 Chrome은이 새로운 경우에 새로운 기능입니다 그리고 메르세데스 E 시리즈, S와 C 시리즈는 산들 바람 우아하고 스포티 한 찾고있는 luks 우리가이 최신 모델을 볼 때 3 최신의 새로운 오디 A6는 새로운 헤드 라이트와 꼬리 빛을 가지고있다 그것은 이전의 세대보다 운동가 답게 보인다 그러나 경쟁자에 따르면, 나는 그것이 매우 간단하다고 생각한다

스포츠 패키지에이 cantlar가 있습니다 19 인치 유도 신호 리퍼브 LED 리어 램프 새로운 두 배의 배기 주차 센서 열쇠가없는 입력 시스템 최신 세대의 TFT LCD 디스플레이 저음에 선택의 여지가있다 여기에 usb 및 aux 입력 블루투스 밝은 검정 sunbeds 제어 손잡이를 밟으십시오 BMW는이 시스템으로 시장에 처음 나왔습니다 전체 메뉴를 제어 할 수 있습니다 이 시간에, dugmeler를 추가 한 가장 쉬운 시스템 편안함, 스포츠 및 환경 친화적 인 캐릭터 선택 스포츠 모드에서 빨간색과 디지털 goster 조명이있는 변속 레버, D down, 위의 R 및 위쪽의 P 메르세데스 터치 패드 시스템, BMW에 필적 추가 메르세데스 E 시리즈의 와이드 스크린 쇼가 최고입니다

기내에는 3 개의 징후가 있고 기내에는 64 개의 징후가 있습니다 명령 온라인 설정 123 인치 화면 필적 큰 기본 메뉴 2D 또는 3D지도 두배의 미디어 S 라인 스포츠 스티어링 휠 및 F1 기어 레버 화면을 숨길 수 있습니다 2 개의 usb 및 aux 입력이 있습니다 컵 홀더 열쇠가없는 시스템 MMI 탐색 설정 Audi는 Google지도를 사용합니다

이 아름다운 기능을 접을 수있는 스크린 그리고이 새로운 세대의 네비게이션 문자 옵션 터치 패드 필기 인식 7 앞으로 LED 조명 이 1605 킬로그램의 520d 무게 이 E200 휘발유의 1505 킬로그램 무게 가장 큰 짐 수를 가진 540 리터 좌석과 좌석은 맞을 수있다 그러나 여분의 옵션은이 오디 표준도있다 가방 및 여분의 여분의 타이어 접이식 좌석 아우디 A6 표준 여분의 여분의 타이어 LED 조명 열쇠가없는 입장 BMW 5 시리즈의 매우 편안하고 조용한 객실 이 스포츠 나는 선 루프와 아무 소리도 내었다 엔진 소음이 거의 없음 긴 보닛 매우 편안하고 잘 좋아했습니다 M은 스포츠 패키지가 아니며 매우 편안하며 기어 변경 사항은 훌륭합니다 스포츠 모드에서 조금 더 직렬 도구 7 시리즈의이 시리즈에 들어갈 것입니다 이것은 우리는 50 마일 빨리 가고있어

그리고이 목소리는 좋습니다 속도 110 km 좋은 단열을해라 메르세데스 E에서 지금 도시 및 고속도로 메르세데스는 엔진을 리뉴얼했으며 현재 E220d 194 새로운 9 단 전달 편안함이 메르세데스에서 가장 중요한 것입니다 Burmester 사운드 시스템은 훌륭합니다 당신이 음악을 좋아한다면, 확실히 이것을 가져 가라

최고 중 하나 Audi A6 세단 또는 4 대의 트랙터, BMW 및 Mercedes 후면보기 가속 페달은 동적 모드에서 활성화됩니다 고속으로 머물다 변경된 분위기 아름다운 이 방법으로 주차 센서 잔여 거리 E 시리즈 단일 차량, 우수한 유리 그리고 parfum 시스템에는 S 시리즈와 마찬가지로 에어컨이 있습니다

AI vs Machine Learning vs Deep Learning | Machine Learning Training with Python | Edureka

안녕하세요 Edureka의 Atul입니다

토론 주제에 오신 것을 환영합니다 인공 지능 vs 기계 학습 vs 깊은 학습 이것들은 많이 혼란스러워하는 용어입니다 당신도 그들 중 하나라면, 내가 너를 위해 그것을 해결하자 그럼 인공 지능은 더 넓은 우산입니다

기계 학습 그리고 깊은 학습은 다이어그램에서 볼 수 있습니다 깊은 학습조차도 기계 학습의 부분 집합이라고 그래서 너는 말할 수있다 그 세 명 모두 기계 학습을하는 인공 지능 깊은 학습은 서로의 부분 집합입니다 그래서 계속 나아가서 이해합시다 서로 얼마나 다른지

그럼 인공 지능으로 시작합시다 용어 인공 지능 1956 년에 처음으로 만들어졌다 개념은 꽤 오래되었고, 그러나 최근에 그 인기를 얻고있다 그러나 왜 잘, 그 이유는 우리가 아주 적은 양의 데이터를 가지고 있기 때문입니다 우리가 가진 데이터는 정확한 결과를 예측하기에는 충분하지 않았습니다

하지만 지금 엄청난 금액 증가가 있습니다 데이터 통계의 제안 2020 년까지 누적 된 데이터 량이 증가 할 것이라고 대략 44 제타 바이트의 스튜 (약 44 제타 바이트) 44 조 GB 데이터의 엄청난 양과 함께 자, 우리는 더 진보 된 알고리즘을 가지고 있습니다 하이 엔드 컴퓨팅 파워 및 스토리지 그 결과 많은 양의 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다

예상된다 엔터프라이즈의 70 %가 ai를 구현할 것입니다 향후 12 개월 동안 2016 년에는 40 %, 2017 년에는 51 % 증가했다 AI가 무엇을 잘 이해하고 있는지, 기술 일뿐입니다 복제로 기계가 인간처럼 행동 할 수있게 해줍니다

인공 지능과의 행동 및 성향은 가능하다 기계가 경험에서 배우기 기계는 단지 응답 기반입니다 인간과 같은 작업을 수행하여 새로운 입력에 인공 지능은 달성하도록 훈련받을 수 있습니다

많은 양의 데이터를 처리하여 특정 작업 수행 그들 안에있는 패턴을 알아내는 것 당신은 고려할 수 있습니다 인공 지능을 만드는 것은 건물과 같습니다 교회는 최초의 교회가 세대를 거쳐 완성되었습니다 그래서 대부분의 노동자들 그 일을하고있는 사람들은 최종 결과를 보지 못했습니다

그것에 공예 건물 벽돌에 자부심을 가지고 돌을 치는 그것은 위대한 구조에 놓이게 될 것입니다 AI 연구자들처럼, 우리는 겸손한 벽돌 제조사로 생각해야합니다 그의 직업은 공부하는 것이다 구성 요소를 작성하는 방법 예제 파트는 플래너입니다 또는 학습 알고리즘 또는 무엇이든 받아들이십시오

언젠가는 누군가와 어딘가가 통합 될 것입니다 지능 시스템에 몇 가지 예를 들어 우리 일상에서 인공 지능의 우리의 애플 시리즈 그냥 컴퓨터 테슬라 자기 – 운전 자동차를 재생 이보다 더 많은 예제는 깊은 학습을 기반으로합니다 자연 언어 처리 글쎄, 이것은 인공 지능과 그것이 과대 광고를 얻는 방법에 관한 것이 었습니다 그럼 계속 전진해라

기계 학습에 대해 논의하고 그것이 무엇인지 알아 봅시다 그리고 화이트 프로가 소개되었습니다 그럼 기계 학습이 왔습니다 80 년대 후반과 90 년대 초에 존재하게되었고, 그러나 사람들과 관련된 이슈는 무엇 이었습니까? 기계 학습이 생겨나게 만들었습니까? 통계학 분야에서 하나씩 차례로 토론합시다 문제는 얼마나 복잡한 복잡한 모델을 효과적으로 훈련 시키는가? 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야

문제는 AI 시스템의보다 강력한 버전을 교육하는 방법이었습니다 동안 연구자들이 직면 한 신경 과학 문제의 뇌의 수술 모델을 설계하는 방법 그래서 이것들은 몇 가지 이슈들이다 그 영향력이 가장 커서 존재를 이끌어 낸 기계 학습의 이제이 기계 학습은 그 초점을 바꿨습니다 상징적 접근으로부터

그것은 인공 지능으로부터 물려 받았고 움직였다 방법과 모델을 향해 그것은 통계와 확률 이론에서 빌렸다 그래서 진행하고 봅시다 기계 학습이란 정확히 무엇입니까? 그럼 기계 학습은 AI의 하위 집합입니다 어떤 컴퓨터가 행동 할 것인가? 특정 작업을 수행하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다

이 프로그램은 알고리즘이 시간이 지남에 따라 배우고 향상시킬 수있는 새로운 데이터에 노출되었을 때 기계 학습의 예를 보도록하겠습니다 시스템을 만들고 싶다고합시다 그 측면에 기반한 사람의 예상 체중을 알려줍니다 가장 먼저 데이터를 수집합니다 거기에 보자

이제 각 지점의 데이터가 어떻게 보이는지 그래프의 첫 번째 데이터 점을 나타냅니다 우리는 간단한 선을 그릴 수 있습니다 높이를 기준으로 체중을 예측합니다 예를 들어, 간단한 선 W는 대기 x kgs에서 100을 뺀 값과 같습니다 가장자리는 숨 깁니다

이 선은 우리가 예측을하는 데 도움이 될 수 있습니다 우리의 주요 목표는 차이를 줄이는 것입니다 추정 된 값과 실제 값 사이의 값 그래서 그것을 성취하기 위해서 우리는 직선을 그려 봅니다 이 모든 다른 점들에 꼭 맞는 오류를 최소화하십시오

따라서 우리의 주요 목표는 오류를 최소화하는 것입니다 가능한 한 작게 만들어 오류를 줄입니다 또는 실제 값에서의 차이 예상 값은 성능을 향상시킵니다 더 많은 데이터 포인트에서 모델의 우리는 더 나은 것을 수집합니다 우리의 모델은 우리가 될 것입니다

변수를 추가하여 모델을 개선 할 수도 있습니다 그 (것)들을위한 다른 생산 라인을 창조하십시오 일단 라인이 생성됩니다 그래서 다음에 우리가 새로운 데이터를 먹이면, 예를 들어 모델에 대한 사람의 높이, 그것은 당신을위한 자료를 쉽게 예측할 것이며 당신에게 말할 것입니다 예상되는 체중은 무엇 일 수 있습니다 네가 분명히 이해했으면 좋겠어

기계 학습 그럼 계속 전진해라 깊은 학습에 대해 배우자 이제 깊은 학습이란 무엇입니까? 로켓 엔진으로 깊은 학습 모델을 고려할 수 있습니다 그 연료는 엄청난 양의 데이터입니다

우리는 이러한 알고리즘에 개념을 제공합니다 깊은 학습은 새로운 것이 아니며, 하지만 최근에는 증가하고 깊은 학습은 더 주목을 받고있다 이 필드는 특정 종류의 기계 학습입니다 그것은 뇌 세포의 기능을 뉴런이라고 부릅니다 인공 신경 네트워크 (artificial neural network)의 개념을 이끌어 냈다

간단하게 모든 인공 뉴런 사이의 데이터 연결 데이터 패턴에 따라 더 많은 뉴런을 조정합니다 크기에 추가됩니다 데이터의 크기가 커서 자동으로 기능합니다 여러 수준의 추상화에서 학습 이로써 시스템 허용 의존하지 않고 복잡한 함수 매핑을 배우기 특정 알고리즘에

있잖아, 아무도 실제로 무슨 일이 일어나는지 알지 못한다 신경 네트워크 내부에서 왜 그렇게 잘 작동하는지, 그래서 현재는 블랙 박스라고 부를 수 있습니다 깊은 학습의 예를 들어 보겠습니다 더 나은 방법으로 그것을 이해하십시오 간단한 예부터 시작하여 설명해 드리겠습니다

상황이 개념적 수준에서 어떻게 발생하는지 우리가 시도하고 이해하자 다른 모양의 사각형을 어떻게 인식합니까? 가장 먼저 할 일은 그림과 연관된 네 줄이 있는지 여부 아니면 단순한 개념이 아닌가? 예인 경우 추가 확인 그들이 연결되어 있고 몇 년 후에 다시 폐쇄되면 드디어 확인해 그것이 수직이고 모든면이 동일하든간에, 성취한다면 정확하다 예, 사각형입니다

글쎄, 개념의 중첩 된 계층 구조 일 뿐이다 우리가 여기서 한 것은 복잡한 작업을 수행했습니다 사각형 식별하기 이 사건은 단순한 작업으로 나뉘어져 있습니다 이제이 깊은 학습은 똑같은 일을합니다 그러나 더 큰 규모에서, 다음을 인식하는 기계의 예를 들어 봅시다

기계의 작업이 인식하는 동물 주어진 이미지가 고양이인지 개인지 여부 개념을 사용하여 동일한 문제를 해결하도록 요청받은 경우 어떻게해야합니까? 우리가 먼저 할 일을 배우는 기계 우리는 다음과 같은 기능을 정의 할 것입니다 짐승이 수염을 가지고 있는지 수표에 수표가 있는지 확인하십시오 동물이 귀를 가리킨다면 또는 그 꼬리가 직선인지 짧게 꼬인지를 결정할 수있다 우리는 얼굴의 특징을 정의하고 시스템은 어떤 기능이 더 중요한지 식별합니다

특정 동물을 분류 할 때 깊은 학습에 관해서는 앞서 한 걸음 씩 나아 간다 깊은 학습은 자동으로 기능을 찾습니다 분류 비교에서 가장 중요한 것 기계 학습으로 여기서 우리는 수동으로 그 기능을 수동으로 제공해야했습니다 네가 이해 한 것 같아 인공 지능은 더 큰 그림과 기계입니다

깊은 학습 또는 별개의 문제입니다 그럼 계속 나아가 자 기계 학습에 대한 토론을 집중 그리고 그 차이를 이해하는 가장 쉬운 방법을 깊이 배우라 기계 학습과 깊은 학습 사이를 아는 것입니다 깊은 학습은 기계 학습입니다

그것은 기계 학습의 다음 진화입니다 몇 가지 중요한 매개 변수를 취해 봅시다 기계 학습과 심화 학습을 비교하십시오 그래서 데이터 의존성부터 시작해서, 깊은 학습의 가장 중요한 차이 기계 학습은 볼륨으로서의 성능입니다 아래 그래프에서 데이터가 증가합니다 당신은 데이터의 크기가 작은 깊은 학습 알고리즘은 잘 수행하지 않습니다, 그러나 왜 잘, 이것은 깊은 학습 알고리즘 요구 때문에 대용량의 데이터를 완벽하게 이해하기 반면에 기계 학습 알고리즘은 쉽게 작은 데이터 세트로 잘 작동합니다

다음은 하드웨어 종속성에 대한 심층 학습입니다 하이 엔드 기기에 크게 의존하고 있습니다 동안 기계 학습 알고리즘은 낮은 시스템과 기계에서도 작동 할 수 있습니다 이것은 요구 사항 깊은 학습 알고리즘의 포함 gpus 필수적인 부분 인 깊은 학습 알고리즘을 작동시키는 데 gpus가 필요합니다 그들이하는 것처럼 다량의 행렬 곱셈 연산, 및 이러한 작업 GPU를 사용하여 효율적으로 최적화 할 수 있습니다

이 목적으로 지어 졌기 때문입니다 세 번째 매개 변수 만 기능 엔지니어링 잘 기능 엔지니어링 될 것입니다 복잡성을 줄이기 위해 도메인 지식을 넣는 것 데이터의 패턴을 학습 알고리즘에보다 잘 보이게 할 수 있습니다 이 과정은 시간면에서 어렵고 비용이 많이 듭니다 기계 학습의 경우 전문 지식을 갖추고 있습니다 대부분의 기능은 전문가가 식별해야합니다

도메인별로 손으로 코딩 및 데이터 유형 예를 들어, 기능 픽셀 값 모양 텍스처 위치 방향 일 수 있음 또는 아무것도 괜찮아요 대부분의 기계 성능 학습 알고리즘은 의존한다 기능이 얼마나 정확하게 식별되는지 추출 반면에 깊은 학습 알고리즘의 경우 그것은 데이터에서 높은 수준의 기능을 배우려고합니다 이것은 깊은 학습에서 매우 특징적인 부분입니다 어떤 방향으로 나아가는가? 깊은 기계 학습을 학습하는 전통적인 기계는 작업을 줄인다 모든 문제에 대한 새로운 피쳐 추출기 개발 CN의 경우와 같습니다

n 알고리즘을 사용하여 먼저 저수준 기능을 배우려고합니다 가장자리와 선과 같은 이미지의 그런 다음 사람들의 얼굴 부분으로 진행합니다 마지막으로 고수준 표현으로 얼굴의 나는 상황이 당신에게 더 명확 해지기를 바랍니다 이제 다음 매개 변수를 살펴 보겠습니다

그래서 우리의 다음 매개 변수는 문제 해결 접근법입니다 우리가 해결할 때 전통적인 기계 학습 알고리즘을 사용하는 문제 일반적으로 추천된다 우리가 먼저 문제를 해결 한 다른 하위 부품으로 개별적으로 해결 원하는 결과를 얻으려면 마침내 결합하십시오 이것은 기계 학습 알고리즘이 Lm을 처리하는 방법입니다 반면에 딥 학습 알고리즘 문제를 끝에서 끝까지 해결합니다

이것을 가정 해 봅시다 여러 개체 검색 작업이 있습니다 그리고 당신의 임무는 신원을 확인하는 것입니다 물체가 무엇이고 물체가 이미지의 어디에 있는지 그래서 보자

너는 어떻게 태클 할거야? 기계 학습 개념을 이용한이 문제 기계 학습으로 시작하는 깊은 학습 일반적인 기계 학습 접근법에서 당신은 먼저 나눌 것입니다 2 단계 첫 번째 물체 감지로 문제 그리고 나서 물체 인식 가장 먼저, 당신은 바운딩 박스 탐지 알고리즘을 사용할 것입니다 예를 들어 이미지를 스캔하기 위해 잘라낸 잡기 가능한 모든 대상을 찾으십시오 이제 일단 객체들 당신은 객체 인식 알고리즘을 사용하여 인식됩니다 관련 객체를 인식 할 수있는 돼지와 svm을 좋아합니다

자, 마침내, 결과를 결합하면 식별 할 수 있습니다 객체 란 무엇인가? 다른 쪽의 이미지에있는 곳 깊은 학습 접근 방식으로 끝에서 끝까지 프로세스를 수행합니다 예를 들어 유로 넷에서 이는 깊은 학습 알고리즘의 한 유형입니다 당신은 이미지를 전달하고 그것을 줄 것입니다 객체의 이름과 함께 위치

자, 움직여 보자 우리의 다섯 번째 비교 매개 변수에 실행 시간 보통 깊은 학습 알고리즘은 오랜 시간이 걸린다 이것을 훈련시키는 것은 왜냐하면 너무 깊은 학습 알고리즘의 많은 매개 변수 그 훈련은 보통 때보 다 더 오랜 시간이 걸린다 심지어 2 주 이상 지속될 수도 있습니다

당신이 처음부터 완전히 훈련하는 경우에, 기계 학습의 경우 상대적으로 몇 주에서 몇 몇 예술에 이르기까지 훈련하는 데 훨씬 적은 시간 이제 실행 시간이 완전히 뒤 바뀌 었습니다 테스트 중 데이터 테스트를 할 때 딥 학습 알고리즘은 실행 시간이 훨씬 적습니다 반면 당신이 KNN 알고리즘과 비교한다면, 기계의 한 종류 인 학습 알고리즘 테스트 시간은 크기로 증가합니다 마지막으로 데이터가 증가합니다

그러나 적어도 우리는 해석 가능성을 가지고 있지 않다 기계 학습의 비교를위한 요소 이 사실을 실행하는 것이 왜 주된 이유입니까? 깊은 학습은 여전히 ​​10 번 생각된다 누구든지 업계에서 사용하기 전에 가정 해 봅시다 우리는 깊은 학습을 통해 자동 득점 2 에세이 성능 득점력이 아주 뛰어나다

인간의 성과에 가깝다 하지만 문제가 있습니다 그것은 백인이 그 점수를 주었다는 것을 밝히지 않습니다 참으로 수학적으로 알아낼 수있다

깊은 신경 네트워크의 어떤 노드가 활성화되었는지 그러나 우리는 모른다 뉴런이 모델링 한 것으로 추정되는 것 우리가 집단적으로하고있는 이러한 뉴런 계층은 무엇입니까? 그래서 해석 할 수 있다면 알고리즘을 학습하는 다른 기계의 결과, 같은 의사 결정 나무는 우리에게 무효 선택의 선명한 규칙을 준다 및 물결 무늬가있는 선택했다 따라서 추론을 해석하는 것이 특히 쉽습니다 그러므로 의사 결정 트리와 같은 알고리즘 선형 또는 물류 회귀는 주로 업계에서 해석 가능성을 위해 사용됩니다

이 세션을 끝내기 전에 내가 물건을 요약하자 당신을 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석 데이터로부터 배울 수있다 잘 배운 내용을 토대로 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다 이제이 깊은 학습 구조 알고리즘 인공 신경 네트워크를 만드는 레이어 배울 수있는 마침내 지능형 의사 결정을 내릴 수 있습니다

깊은 학습은 기계 학습의 하위 분야입니다 두 가지 모두 넓은 범주에 속합니다 인공 지능 깊은 학습의 일반적이다 가장 인간과 비슷한 것 인공 지능 음,이게 전부 였어 의심이 있으시면 오늘의 토론을 위해 의견 섹션에 쿼리를 자유롭게 추가하십시오

고맙습니다 이 비디오를 듣고 즐거웠 으면 좋겠습니다 그것을 좋아할 정도로 친절하세요 의심과 검색어에 대해 의견을 말할 수 있습니다 우리는 그들에게 대답 할 것이다

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Java vs Python Comparison | Which One You Should Learn? | Edureka

Java와 Python은 가장 인기 있고 강력한 두 언어입니다 최근에는 혼란스러워하는 것이 일반적입니다

둘 중 하나를 골라 내면됩니다 이제 가장 일반적인 질문은 초보자가 물었습니다 어느 것이 더 나은 자바인지 파이썬인지 알려줍니다 이것은 Sayantini입니다 Edureka와 오늘 세션에서, 나는 두 언어가 어떻게 다른지에 대해 이야기 할 것이다

서로에게서 그리고 당신의 목표에 더 잘 맞는 것 시작하겠습니다 프로덕션에 사용되는 프로그래밍 언어의 수 그리고 일상 생활은 엄청난 성장을 보였다 지난 10 년간이 번잡 한 숫자에서 우리는 초점을 두 가지로 좁힐 것입니다 인기있는 언어 꽤 화제가 된 초보자는 물론 개발자들 사이에서 그럼 시작합시다

두 가지 언어를 간략하게 소개합니다 Java는 가장 기본적인 언어 중 하나입니다 여러 플랫폼 용 소프트웨어를 생산합니다 그리고 가장 좋은 것은 그것은 기계 다 독립적이고 한번 쓸 수 있고 어디에서나 실행할 수 있습니다 python 다른 한편으로는 읽기 쉽고 간단하다

및 높은 수준의 프로그래밍 언어, 그러나 프로그램은 대부분 가을이다 생산성 증대로 사랑에 빠졌습니다 둘 다 제공한다는 것 이 중 가장 두 가지가 10 년 동안 인기 있고 논란이 많은 언어 그럼 앞으로 나아 갑시다 비교의 다양한 측면을 살펴보십시오

질문에 대한 답을 찾는 데 도움이 될 것입니다 어느 쪽이 지금 두 사람 중에 더 낫지? 자바와 파이썬의 속도를 살펴보면, 전자는 정적으로 유형이 지정된 프로그래밍 언어이며, 더 빨라졌습니다 나중에 어디가 통역관인가? 타입을 결정하는 데이터를 런타임에 생성하므로 비교적 느려집니다 올 때 Enterprise의 Legacy Javas 역사 그리고 세계는 코딩 스타일이었습니다 일반적으로 더 크고 더 많습니다

파이썬의 레거시 문제는 어디에서 발생합니까? 그것은 어렵게 만든다 조직의 복사본 그리고 붙여 넣기 코드가 이제는 두 언어 모두 매우 간단합니다 쓰기 쉽고 그러나 우리가 길이를 보면 두 파이썬 코드의 줄 수가 적습니다 또는 더 짧은 코드 자바에 비해 또한 쉽다 다른 특성을 이해하는 것은 데이터베이스입니다

Java 데이터베이스 연결이 가장 보편적입니다 널리 연결에 사용 비단뱀 데이터베이스 액세스 레이어는 약한 반면 jdbc보다 엔터프라이즈에서 거의 사용되지 않는 이유입니다 이제 실용적인 민첩성을 살펴 본다면 Java는 Python의 리팩터링 지원을 제공합니다 그것의 정적 유형 시스템 때문에 IDE 개발의 보편성 모바일 및 웹 애플리케이션 하지만 파이썬은 대중적인 선택이되었습니다 최근 모든 기술에 대해, 데이터 과학, 기계 학습, iot 및 인공 지능

다음, 미국과 인도의 검색 결과를 보면 지난 5 년 동안 미국은 과감한 표류를 보았습니다 두 언어의 지배하에 파이썬 검색의 상당한 성장 반면에 다른 그래프는 점진적인 감소를 보였다 인도는 파이썬의 경우에도 성장을 보였습니다 비교의 다음 특징은 급여 성장입니다 자바 엔지니어 Python 엔지니어는 경험을 토대로합니다 꾸준한 성장세를 보였다

일정 기간 동안 두 상황 모두에서 두 엔지니어의 성장을 비교해 보면 freshers의 경우에는 파이썬 약간의 가장자리가있다 수요가 증가하여 자바를 넘다 요즘은 최근에 작업은 자동화와 가장 관련이 있습니다 인공 지능 어느 것이 더 나은지 아는 자바 이것이 바로 그래프의 변화를 볼 수있는 이유입니다

반면에 우리가 성장을 보면 숙련 된 엔지니어 Java가 시간을두고 지배 Java가 사용 방법이기 때문에 파이썬이 대중화되기 전에 숙련 된 엔지니어가 편리하다고 생각합니다 그들을 붙들기 위해 새로운 언어로 이동하는 대신 편안함을 느껴보십시오 이제 가장 중요한 측면 중 하나를 살펴 보겠습니다 자바와 파이썬을 서로 다른 것으로 만든다 이게 도움이 될거야

마침내 승자를 결정할 기본적인 차이점을 살펴 보겠습니다 Java는 컴파일 된 프로그래밍 언어입니다 소스 코드가 바이트 코드로 컴파일됩니다 자바 컴파일러에 의해 바이트 코드는 Java 가상 머신에 의해 실행됩니다 반면에 파이썬은 해석 된 언어입니다

번역이 동시에 발생하기 때문에 프로그램이 실행될 때 이제 Java는 캡슐화 상속을 지원합니다 다형성과 추상화, 그것을 객체 지향적으로 만든다 언어 파이썬은 또한 객체 지향 언어이기도합니다 하지만 Advantage가 추가되었습니다 또한 스크립팅 언어이기도합니다

Python으로 스크립트를 작성하는 것은 쉽습니다 이제 정적으로 형식화 된 프로그래밍 언어가 형식 검사를 수행합니다 런타임과 달리 컴파일 타임에 반면 동적으로 유형이 지정된 프로그래밍 언어는 런타임에 유형 검사를 수행합니다 컴파일 타임과는 대조적이다

그리고 그것은 당신이 조금 더 빨리 쓸 수 있도록 도와줍니다 매번 타입을 지정할 필요가 없기 때문에 우리가 숫자를 비교하면 코드 파이썬에서 행의 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다 줄이 적은 이 예제에서 Java로 작성된 동일한 코드보다 우리는 hello world를 사용하여 다음 문장을 사용하여 인쇄합니다 두 언어 다 그러나 자바에서는, 우리는 클래스와 main 함수를 정의 할 필요가있다 이미 3 라인 코드로되어 있습니다

우리는 어디에서 print 함수를 사용할 수 있습니까? 성명서에 자바 프로그래밍 언어로 된 파이썬의 사례 당신이 성명의 끝에 세미콜론을 놓친다면, 그것은 오류를 던질 것이지만 그러한 필요는 없다 성명을 끝내기위한 세미콜론 파이썬의 경우에는 또 다른 중요한 차이점이 있습니다 둘 다의 구문에서 언어는 Java의 들여 쓰기입니다

중괄호를 사용하여 특정 블록을 정의해야합니다 그렇지 않으면 코드가 작동하지 않습니다 그러나 파이썬의 경우에는 그러한 시력이 없다 들여 쓰기가 필수 임에도 불구하고 중괄호를 사용하지 않아야합니다 또한 코드의 가독성을 향상시킵니다

따라서 우리가 이러한 모든 비교 측면을 면밀히 살펴보면, 우리는 파이썬이 자바보다 약간의 엣지를 가지고 있다고 말할 수있다 전자를 선언하는 것이 공평합니다 이 전투에서 승리자 그래서, 우리는 당신의 의견에 대해 어떻게 알았습니까? 아래의 댓글 섹션에서 또한 다른 측면을 언급 그때까지 자바가 파이썬보다 승리했다고 생각합니까? 고맙습니다 이 비디오를 듣고 즐거웠 으면 좋겠습니다

그것을 좋아할 정도로 친절하세요 의심과 검색어에 대해 의견을 말할 수 있습니다 우리는 그들에게 대답 할 것이다 가장 빠른 시일 내에 우리의 재생 목록에서 더 많은 동영상을 찾으십시오 Edureka 채널을 구독하여 자세히 알아보십시오

행복한 학습

Java vs Python – What should I learn in 2019? | Java and Python Comparison | Intellipaat

오늘날 IT 업계에서의 경력에 ​​대해 이야기한다면 엄청나게 성장했습니다 오늘날의 세계에서 Java와 Python은 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 두 가지입니다

개발자들 사이에서 유명합니다 안녕, 메리 크리스마스 Intellipaat의 Atul입니다 오늘은 주요 차이점에 초점을 맞출 것입니다 일부 코더가 Java를 다른 Python으로 선택하게 만든 언어

그래서 더 이상 처리하지 않고 계속 진행하여 Java와 Python이 서로 다른 점과 어느 것이 당신의 목표에 더 잘 맞는지 결정해야합니다 자바 란 무엇인가로 시작합니다 Java는 객체 지향 플랫폼 독립적 인 프로그래밍입니다 모바일 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 프로그램 개발에 사용되는 언어 및 웹 응용 프로그램 다음으로 우리는 파이썬이 무엇입니까

파이썬은 일반적으로 객체 지향 프로그래밍 언어 인 간단한 오픈 소스이다 인공 지능, 기계 학습, 웹 개발 및 많은 것에 사용됩니다 이것들을 비교해 보겠습니다 몇 가지 매개 변수를 기반으로 두 언어 숫자 하나부터 시작해서 속도가 있습니다

따라서 속도 측면에서 볼 때 Java는 통계적으로 형식화되고 컴파일 된 Python보다 빠릅니다 언어 코드 실행에 소요되는 시간이 적습니다 반면에 파이썬은 동적으로 타입이 지정되고 해석 된 언어이며, 런타임시 변수의 데이터 유형 또는 데이터 유형을 변경하여 상대적으로 Java보다 느립니다 동적으로 입력되는 구문은 Python이 런타임에 유형이 지정된 검사를 수행함을 의미합니다

자바와 같은 통계적으로 유형화 된 언어는 컴파일하는 동안 검사를 수행합니다 그래서 이것은 파이썬과 자바가 속도면에서 어떻게 다른지에 관한 것이 었습니다 그럼 앞으로 나아가 야지 매개 변수 우리는 코드와 구문을 사용합니다 자바와 파이썬을 코드와 구문의 기초 위에서 비교해 보겠습니다

첫 번째는 코드 줄입니다 화면에서 볼 수 있듯이 왼쪽에 자바 코드가 있고 파이썬 코드가 있습니다 권리 자바 나 파이썬으로 같은 프로그램을 작성한다면 자바는 파이썬보다 더 많은 코드 라인을 가지고 있으며, 무엇을 하든지간에 Java에서 클래스로 프로그램을 시작한 다음 원하는 메소드를 내부에 넣어야합니다

이것은 때로는 매우 성가시다 시간 낭비이지만, 파이썬은 코드를 작성하고 실행하기 만하면됩니다 이 예제를 화면에 집중하면 자바 코드가 우리에게 있다는 것을 알 수 있습니다 왼쪽과 파이썬 코드가 오른쪽에 있고 자바로 문장을 출력하는 데 필요한 코드가있다 3 ~ 4 줄의 코드와 너무 많은 여는 중괄호가 있어야합니다

하지만 파이썬의 경우 필요한 것은 단 한 줄뿐입니다 그게 전부 야 Java의 경우 파일 처리에 관해서 말하면 거의 10 줄을 써야합니다 암호

반면에 파이썬을 고려해 보면, 작성해야하는 것은 코드 두 줄뿐입니다 맞습니다 그래서 이것은 코드 줄에 관한 것입니다 그래서 우리가 비교할 다음 매개 변수는 변수 선언과 세미 콜론입니다 따라서 Java의 경우 변수 선언과 세미콜론이 모두 필요합니다

파이썬의 경우 그들 중 누구도 필요하지 않습니다 여기에서 내가 말하고자하는 것은 여러분이 변수를 선언 할 때 Java에서는 변수의 데이터 유형을 지정해야하며 해당 명령문을 종료해야합니다 세미콜론으로 Python의 경우 변수의 데이터 유형을 지정할 필요가 없습니다 파이썬 자동 감지 변수의 데이터 유형 및 심지어 세미콜론을 지정할 필요가 없습니다 파이썬의 경우 마지막에 데이터 유형이나 세미콜론을 지정하면 오류

다음은 들여 쓰기입니다 Python Java로 프로그램을 작성하든, 들여 쓰기를 사용하면 다른 언어로도 도움이 될 것입니다 코드는 다른 프로그래머에게보다 읽기 쉽고 논리적이며 쉽게 이해할 수 있습니다 Java의 경우 왼쪽에서 보면 여러 블록이 둥글게 둘러 쌓여 있습니다 중괄호를 사용하지만 들여 쓰기 나 구조에 대해 걱정할 필요가 없습니다

어떤 오류도 발생하지 않을 것이다 들여 쓰기가 그리워지면 권리 그러나 파이썬에서는 그렇지 않습니다 들여 쓰기는 Python에서 필수입니다

당신이 가지고 있어야하는 가장 중요한 것 중 하나입니다 파이썬 코드에서 들여 쓰기를 놓치면 오류가 발생합니다 다음은 클래스와 객체입니다 화면의 두 프로그램 모두에서 같은 결과 그 중 하나는 Java로 작성되고 다른 하나는 Python으로 작성됩니다

Java에서 우리는 그것과 관련된 몇몇 매개 변수 나 속성을 가진 매개 변수화 된 생성자를 가지고 있습니다 우리는 결과를 인쇄하는 데 사용되는 show와 같은 함수를 정의합니다 마지막으로 우리는 마지막 단계를 수행하는 주요 기능을 호출합니다 그러나 이제는 파이썬의 경우에 우리가 다소 비슷한 방법을 사용하고 있습니다

자바로 생성자에게 우리는 selfname과 selfsalary를 사용하여 상태를 초기화한다는 것을 알 수 있습니다 인스턴스의 또한 파이썬에서는 특정 주요 기능을 사용하지 않습니다

그래서 이것은 자바와 파이썬에서 클래스와 객체를 정의하는 방법입니다 자바와 파이썬이 연기하는 부분과 코드의 기본 부분이 있습니다 및 구문 다음 매개 변수로 넘어 갑시다 따라서 3 분의 1은 실용적인 민첩성입니다

두 프로그래밍 언어의 실용적인 민첩성에 대해 말하면 그 경우 자바는 모바일이나 웹 애플리케이션에서 파이썬이 더 인기가있다 IoT, 인공 지능 인공 지능, 심층 학습, 프로그래밍 등을 위해 사용됩니다 전 세계에서 파이썬을 폭넓게 응용할 수 있습니다 그래서 이것은 자바와 파이썬이 어떻게 업계에서 사용되고 있는지에 관한 것입니다 다음은 학습의 용이성에 대해 이야기 할 것입니다

이제 코드 구문을 기반으로 Java와 Python이 어떻게 다른지 알았습니다 실용적인 민첩성 그래서 당신의 마음에 질문이 생길 수 있습니다 처럼 그 중 하나는 배우기 쉽다

권리? 자바 또는 파이썬? 당신은 무엇을 선택해야합니다 자, 학습 및 객체 지향 프로그래밍 언어에 관해서는 고려할 수 있습니다 파이썬으로 시작한다 또는 자바 Python은보다 직관적 인 코딩 스타일을 가지고 있기 때문에 Java보다 사용자 친화적 일 수 있습니다

두 언어 모두 최종 사용자에게 개발자에게 고유 한 이점이 있습니다 그러나 프로그래밍 경력에 대한 당신의 길을 시작한다면 나는 당신이 시작할 수 있다고 제안 할 것이다 덜 복잡한 것처럼 파이썬을 배우기 마지막 매개 변수에서 다음 우리는 유행과 급여입니다 자바에서 파이썬의 검색 결과와 트렌드를 보면 알 수 있습니다

미국의 경우, 파이썬에 대한 경향이 증가하고 있으며 검색을 지배하고 있습니다 직업 인도의 경우 5 년간의 자바 경향은 지속적으로 감소하고 있습니다 파이썬은 지속적으로 증가하고 있습니다 컴퓨팅 장비 협회에서 최근 실시한 설문 조사에 대해 말씀 드리겠습니다 파이썬이 가장 인기있는 언어 인 자바를 능가하는 것으로 밝혀졌습니다

프로그램 작성 설문 조사에 따르면 미국의 상위 10 개 컴퓨터 과학 부서 중 8 개가 현재 Python 코딩을 가르칩니다 파이썬은 학계에서 단지 3 개 또는 일찍이 고등학생 및 대학생으로 가르치고 있기 때문에 4 년 Python이 범용 언어 인 것을 포함하여이 변화에 대한 몇 가지 이유가 있습니다 이는 거의 모든 것을 구축하는 데 사용될 수 있음을 의미합니다 이 언어는 데이터 분석 인공 지능 개발 및 과학적 컴퓨팅

효율적인 사용뿐만 아니라 고정 된 시간에 생산성 향상을 도모 할 수 있습니다 컴퓨터에 정통한 시간은 한 입에 가슴을 쓰고 발달되었습니다 당신은 다이아몬드 방공호로 도킹 된 것을 볼 수 있습니다 항목은 수요 증가로 인해 일자리와 비교했을 때 더 나은 급여를 제공합니다 그리고 요즘 대부분의 직업에 집중되어 있기 때문에 최근 수요가 증가하고 있습니다

게임 인공 지능 자동화 및 과학 컴퓨팅 파이썬이나 자바를 사용하십시오 그러나 경험 많은 파이썬과 Java 개발자의 급여를 비교해 보면 Java는 시간이지나면서 지배적이었습니다 싸움과 비교했을 때보 다 더 많은 솔리드 경험의 자바 직업 Java는 파이썬보다 훨씬 오래 전에 산업 방식으로 사용되어 왔기 때문에 필연적입니다 되었다 새로운 기사에 따르면 2018 년에 대해 이야기하면 Java 개발자의 평균 월급 미국에서는 천백 칠십 칠 달러가 희생되었습니다

그러나 2008 년 6 월 현재 애플의 자바 개발자는 평균 214 달러 매달 천 달러 어떻게 파이썬은 백 수준의 급여에서 같은 수준에서 사용할 수 있었을까요? 천 4 백 90 달러 그러나 평균적으로 그래서 이것은 몸과 자바와 연수를위한 연봉이었습니다 전진해라

그래서 초보자로서 Java를 어떻게 강요해야합니까? 한 입 상대적으로 프로그래밍에 익숙하지 않은 경우 기간을 시작할 계획입니다 컴퓨터 과학과 유전은 자바로 시작할 것을 권합니다 왜냐하면 그것은 우리가 프로그래밍하는 프로그램의 내부 동작을 이해하는 데 도움이되기 때문입니다 자바 이후의 파이썬은 실제로 어떻게하면 더 쉽게 만들 수 있는지 이해하는 데 도움이됩니다

내가 알기로는 알레르기 반응이 대부분을 듣게하고 싶다고 말하려합니다 당신이 할 일을 말하십시오 당신은 기술을 배우고 당신의 힘과 체력을 키워줍니다 당신은 뼈를 강화하기 위해 걷고있는 보딩 그룹을 운영하고 관절은 구슬을 얻습니다 그렇습니다

전체 크기는 블레이드를 사용하고 많은 노력을 낭비하는 경우에 따라 다릅니다 노력 실제로 실행할 방법을 배우기 전까지는 Java로 생각하십시오 우리는 뜨거운 보스코를 수행하고 그것을 배워야합니다 처럼

그리고 지금은 코뿔소가되었지만 달리기 시작할 준비가되었습니다 당신은 모든 무게를 잃고 자유와 정상 탑승을 느낄 수 있습니다 내가 열린 문과 같은 물건을하면 모든 흥미 진진한 지옥가는 광기 때문에 우리는 혼자이므로 당신의 계단에서 부상 당하지 않을 것입니다 그리고 지금 당신은 싸움으로 이것을 비교할 수 있고 당신이 일을 마치고 나면 적재물이 적합해야합니다 그러나 이미 프로그래밍에 익숙하고 경험이 풍부한 경우 베르가못은 당신이 알고 싸우는 결과를 낳습니다

쉽게 말하면서 그렇게 말했다 이 세션의 모든 것이 었습니다 나는 그들 중 어느 것이 더 낫다고 우리에게 말하기를 좋아한다 특사에 따르면 그는 논평 부분에서 우리에게 신청했습니다 고마워요, 메리 크리스마스

R vs Python – What should I learn in 2019? | R and Python Comparison | Intellipaat

Python과 R은 데이터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 언어입니다 요즘, 대부분의 더 신선한 것은 킥 스타트에 R이나 파이썬을 사용해야하는지, 혼란스러워진다

데이터 과학 분야에서의 경력 얘들 아! Intellipaat의 Shubham입니다이 비디오에서는 이 두 가지 주제가 모두 길고 짧습니다 따라서 더 많은 시간을 낭비하지 않고 시작되었습니다 나는 그들의 기본적인 정의로 시작하겠다

R-R은 통계학자가 작성한 프로그래밍 언어입니다 R 기반이 지원하는 통계 분석 및 그래픽을위한 데이터 마이너 통계 계산 R은 또한 고품질 그래픽을 제공합니다 또한 R Markdown과 같은 분석 파트에서 도움이되는 인기있는 라이브러리가 있습니다 그리고 반짝

반면에 파이썬은 본격적인 객체 지향 및 고급 프로그래밍 언어입니다 프로그래머와 개발자가 범용 프로그래밍을 위해 만든 것입니다 Python은 게임, 그래픽 디자인, 웹 응용 프로그램과 같은 GUI 기반 응용 프로그램에 널리 사용됩니다 그리고 더 많은 그래서 우리는 R의 기능이 통계 학자의 마음에 의해 개발되었다고 말할 수 있습니다 그것은 현장 특유의 장점 파이썬은 이해하기 쉬운 범용 언어로 칭찬받는 경우가 많습니다

통사론 첫 번째 요소, 즉 속도에서 시작합시다 속도에 관해서는, 파이썬은 R보다 1000 회 반복 될 때까지 빠르지 만, 1000 반복, R은 속도를 증가시키는 lapply 함수를 사용하기 시작합니다 R이 파이썬보다 빠르다 그래서, 둘 다 자신의 장점이 있습니다

권리? 다음 지점으로 이동 : 그 코드 및 구문입니다 이 주제에서는, 당신에게 간단한 변수 선언에 대한 정보, 산점도 시각화를 사용한 데이터 처리 용량 그리고 ClusPlot 그래픽 변수 선언으로 시작하기

여기서 String의 경우를 살펴 보겠습니다 R 화살표를 사용하는 S 프로그래밍 언어와 비슷한 구현을 사용합니다 S 프로그래밍의 경우에 존재했던 변수를 초기화하기위한 부호 언어 이 화살표는 오른쪽에서 왼쪽 또는 왼쪽에서 오른쪽으로 사용할 수 있습니다 변수를 할당하는 반면 파이썬은 할당 연산자를 사용하여 변수를 초기화합니다

기본적으로 R 개발자는 과제의 방향을 말하는 것이 더 나을 것이라고 생각했습니다 할당 연산자를 사용하는 것보다는 실제로 새로운 프로그래머를 혼동시킬 수 있습니다 어떤 변수가 할당되고 있는지 알려줍니다 다음은 데이터 처리 기능입니다 여기서는 ScatterPlots의 경우를 보여 드리겠습니다

이를 통해 R 및 Python의 시각화를 볼 수 있습니다 이것들은 R 및 Python의 코드 조각이며이 코드를 실행하면 당신이 코드를 여기에서 확인한다면, 매우 비슷한 플롯이 두 경우에서 발생합니다 R 데이터 과학 생태계가 GGally와 같이 더 작은 패키지를 갖는 방식을 보여줍니다 ggplot2를 도와 주며 가장 많이 사용되는 R 꾸러미 패키지입니다 반면에 Python에서 matplotlib은 기본 플로팅 패키지이고 seaborn은 널리 사용되는 레이어입니다

매트 플롯보다 그래서, 이것들은 내가 얘기 한 바에 따르면 R과 Python의 그래프 결과가 비슷하다는 것을 알 수 있습니다 유일한 차이점은 시각화입니다 그래서 사람들은 이러한 점들과 플롯 결과를 바탕으로 R이 많은 패키지를 지원한다는 결론을 내릴 수 있습니다 여러 가지 일을하는 방법 일반적으로 뭔가를하는 한 가지 방법이 있지만 파이썬 그래픽 인 다음 지점으로 이동 여기서 우리는 ClusPlots의 경우를 취할 것입니다 그래서 얘들 아, 우리는 이미 R이 기본적으로 통계 분석을 위해 제작되었으므로 플로팅을위한 많은 특정 라이브러리가 있습니다

이것이 R이 아름다운 차트와 그래프로 나타나게하는 이유입니다 반면에 파이썬의 메인 의제는 통계적 분석이 아니었기 때문에 파이썬의 초기 단계에서 데이터 분석은 문제 였지만 많이 개선되었습니다 줄거리 결과는 다음과 같습니다 천개의 말 여기에 R이 온다는 것을 너 혼자서 볼 수있다

아름 다운 그래픽 표현 그래서 여기서 R은 데이터 처리와 관련해서는 편리하다고 말할 수 있습니다 우리의 다음 주목 포인트는 오늘날의 추세 인 Deep Learning입니다 모두들 알다시피, 거의 대부분의 회사가 인공 지능과 딥 학습을 연구하고 있습니다 인공 지능의 주요 부분입니다

그래서, 깊은 학습에 관해서는, 파이썬 R이 새로운 것보다 깊은 학습에 더 많은 기능을 제공하므로 R보다 더 다양합니다 깊은 학습에 R에는 Python으로 작성된 Keras 및 KerasR과 같은 API가 새로 추가되었습니다 권리? 그래서 지금 어딘가에 당신의 마음에,이 질문 Keras가 왜 떠 다니고 있을까요? 실제로, Python의 Keras는 실행할 수있는 기능이 있습니다 tensorflow 또는 Theano 또는 Microsoft의 CNTK와 같은 Python의 강력한 API 그래서 우리는 여기서 파이썬이 더 큰 이점을 가지고 있다고 말할 수 있습니다

지금까지 우리는 양쪽 모두가 그들 자신의 관점에서 유용하다는 것을 보았습니다 이제 학습의 용이함을 살펴보면 : 파이썬은 언어가 표준화 된 형식, 즉 사람에 기반하기 때문에 시작하기 쉽습니다 쉽게 읽을 수 있습니다 영어를 읽는 것 같습니다 R은 다른 한편으로는 표준이 아닌 언어

파이썬에 비해 배우기가 어렵습니다 초보자 시작에서이 장애물을 발견 할 수 있습니다 지난 수년간의 연구에서, 백분율 R에서 Python으로 전환하는 사람들은 Python에서 R에게 더 많이 있습니다 10 % 사람들이 파이썬에서 R로 전환하면 20 %가 R에서 파이썬은 이전 시나리오와 비교하여 두 배입니다 다음으로 우리는 추세, 지역 사회 지원 및 직업을 살펴볼 것입니다

2016 년 이전에는 R이 더 많이 사용되었습니다 그러나 여기서 우리는 2016 년부터 파이썬이 유행하고 있음을 볼 수 있습니다 그래서 R보다 더 대중적입니다 그리고 그 인기 때문에 전반적으로 범용 프로그래밍을 잘 지원합니다 우리가 지역 사회 지원에 대해 이야기한다면, 파이썬과 R 지원 측면은 파이썬의 지원이 다음과 같은 곳에서 거의 비슷합니다

메일 링리스트, 사용자 제공 코드 및 문서 및 StackOverflow 기본적으로 채택률이 더 높습니다 개발자 및 프로그래머가 종료합니다 R 언어 지원은 다음에서 찾을 수 있습니다 메일 링리스트, 사용자 제공 문서 및 활성 StackOverflow 멤버

원래, R은 연구원, 데이터 과학자 및 통계 학자의 채용을 더 많이받습니다 이제 채용 동향에 대해 이야기하면 Google 채용 동향 그래프를 바로 확인하십시오 지난 12 개월 동안 R and Python의 Job 게시판입니다 "WORLDWIDE"여기서 python R에 비해 더 많이 묻습니다 어떻게 가능합니까? 그것의 인기와 그것 때문에 현재 업계에서 필요합니다

파이썬은보다 다재 다능 한 프로그램이며 올 라운더 프로그래밍입니다 웹 및 응용 프로그램 개발과 같은 대부분의 목적에 사용할 수있는 언어, 게임 개발, 인공 지능, 데이터 과학, 통계 분석 등 R 언어는 통계 소프트웨어 개발을 위해 통계 학자와 데이터 광부 사이에서 사용됩니다 및 데이터 분석 명확하게 묘사 한 것은 R보다 파이썬에 대한 직업 이제 앞으로 나아 갑시다! 그래서 어느 것이 데이터 과학 R을 위해 선택할 것인가? 또는 파이썬? 얘들 아, 이건 자주 묻는 질문이다

이 도메인에있는 학습자의 대다수 나는 당신이 선택의 여지가 있다면 둘 다 사용하는 것이 좋습니다 그들은 서로를 우아하게 완비하고 자신의 힘을 강점을 피하고 약점을 피하십시오 R 및 Python의 경우와 마찬가지로 모든 것이 자신의 장단점과 단점을 가지고 있습니다 우리가 R에서 찬성에 대해 이야기한다면, 그렇다면 R은 프로토 타이핑 및 통계 분석에 적합합니다

다양한 통계 유형 분석에 사용할 수있는 거대한 라이브러리 세트가 있습니다 RStudio IDE조차도 지루한 작업의 대부분을 쉽게 처리 할 수 ​​있다는 장점이 있습니다 워크 플로우를 고정시킵니다 그것의 단점에 대해서 말하자면, 구문은 때로는 모호해질 수 있습니다 생산 작업 흐름에 통합하는 것이 더 어렵습니다

제 의견으로는 "컨설팅 유형"작업에 더 적합합니다 도서관 문서가 항상 사용자에게 친숙하지는 않습니다 파이썬의 찬성에 대해 말하면서, Python은 다른 데이터 마이닝 파이프 라인을 스크립팅하고 자동화하는 데 적합합니다 그것은 오늘날 사실상의 스크립트 언어 또한 프로덕션 환경에서 쉽게 통합됩니다

워크 플로우 게다가, 그것은 다른 부분에 걸쳐 사용할 수 있습니다 소프트웨어 엔지니어링 팀 (예 : 백엔드, 클라우드 아키텍처 등) 파이썬으로 된 scikit-learn 라이브러리는 기계 학습 작업에 아주 좋습니다 Ipython (및 그 노트)은 탐색 분석 및 프리젠 테이션을위한 강력한 도구이기도합니다 그 죄수의 말하기 그럼 파이썬은 통계적으로 철저하지 않다 R로 분석하지만, 최근 몇 년 동안 먼 길을왔다 제 생각에, 학습 곡선은 R보다 더 가파릅니다 파이썬으로 훨씬 더 많은 것을 할 수 있기 때문입니다

결론을 내리기 위해, R과 Python을 둘 다 사용할 수 있기를 바랍니다 함께 상호 작용하는 방법을 배우십시오 하나부터 시작하여 다른 하나를 워크 플로에 추가하십시오 또 다른 기술 세트를 추가합니다 당신의 경력에 ​​보너스가 추가되는 이력서 이죠? 그래서, 얘들 아, 이제 랩타임이야

이 세션을 시청 해 주셔서 감사합니다 나는 네가 한 말을 듣는 것이 더 낫다는 것과 왜 그런지 듣고 싶다 아래 의견란에 회신 해주십시오 또 보자!