論文の概要: A Comprehensive Guide to Combining R and Python code for Data Science, Machine Learning and Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14695v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 23:01:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 21:23:47.544577
- Title: A Comprehensive Guide to Combining R and Python code for Data Science, Machine Learning and Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: データサイエンス、機械学習、強化学習のためのRとPythonのコードの総合ガイド
- Authors: Alejandro L. García Navarro, Nataliia Koneva, Alfonso Sánchez-Macián, José Alberto Hernández,
- Abstract要約: 機械学習、ディープラーニング、強化学習プロジェクトを構築するために、PythonのScikit-learn、pytorch、OpenAIのジムライブラリを簡単に実行する方法を示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.350737545269105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Python has gained widespread popularity in the fields of machine learning, artificial intelligence, and data engineering due to its effectiveness and extensive libraries. R, on its side, remains a dominant language for statistical analysis and visualization. However, certain libraries have become outdated, limiting their functionality and performance. Users can use Python's advanced machine learning and AI capabilities alongside R's robust statistical packages by combining these two programming languages. This paper explores using R's reticulate package to call Python from R, providing practical examples and highlighting scenarios where this integration enhances productivity and analytical capabilities. With a few hello-world code snippets, we demonstrate how to run Python's scikit-learn, pytorch and OpenAI gym libraries for building Machine Learning, Deep Learning, and Reinforcement Learning projects easily.
- Abstract（参考訳）: Pythonはその有効性と広範なライブラリのため、機械学習、人工知能、データエンジニアリングの分野で広く普及している。
Rは、統計分析と可視化において、依然として支配的な言語である。
しかし、一部のライブラリは時代遅れになり、機能とパフォーマンスが制限されている。
ユーザはこれら2つのプログラミング言語を組み合わせることで、Pythonの高度な機械学習とAI機能とRの堅牢な統計パッケージを併用することができる。
本稿では,Python を R から呼び出すために R のreticulate パッケージを利用することについて検討する。
いくつかのハローワールドコードスニペットで、機械学習、ディープラーニング、強化学習プロジェクトを構築するために、PythonのScikit-learn、pytorch、OpenAIのジムライブラリを簡単に実行する方法をデモします。
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