1)R
1.기업용 통계 패키지
2.고도의 딥러닝에 강하고(통계에 데이터분석에 강함) 나머지는 점차 파이썬에 밀리는 중
3.파이썬에 비해 덜 쓰이
2)파이썬
1.개발용 언어
2.고도의 딥러닝 제외 R에 비해 유리함
3)R과 파이썬의 관계
1.하나 배우면 나머지 배우기 쉬움 : 명령어가 비슷하다
2.R은 점점 구글 코랩 중심의 파이썬으로 대체 중 : 파이썬은 뜨는 해, R은 지는 해이므로 여유 있으면 R 해라
1)R
1.기업용 통계 패키지
2.고도의 딥러닝에 강하고(통계에 데이터분석에 강함) 나머지는 점차 파이썬에 밀리는 중
3.파이썬에 비해 덜 쓰이
2)파이썬
1.개발용 언어
2.고도의 딥러닝 제외 R에 비해 유리함
3)R과 파이썬의 관계
1.하나 배우면 나머지 배우기 쉬움 : 명령어가 비슷하다
2.R은 점점 구글 코랩 중심의 파이썬으로 대체 중 : 파이썬은 뜨는 해, R은 지는 해이므로 여유 있으면 R 해라
뭔소리야 딥러닝은 r자체서 아에 안돌아가는데
가장단순한 파이토치,텐서플로도 파이썬에서돌리고 출력만r에서하는건데
교수님들 연구 때려치우셨냐? 연구하는 사람이면 그냥 무조건 R 하게 되어있는데
ㄹㅇ
속도가 중요해서 줄리아 쓴다거나 이런 경우를 제외하면 결국 연구자들이 논문 투고하면서 패키지를 R로 만들어내기 때문에 그냥 R 쓸 수밖에 없음
저건 학생들에게 조언 하듯이 말씀하신거 같은데 ㅇㅇ 대부분 바로 취업하려할텐데 저렇게 조언하는게 맞지 않음? - dc App
고도의 딥러닝R에서 거름
자퇴해라
고도의 딥러닝을 R에서 어떻게 한다는건지 모르겠네