파이썬, R, Julia 새로운 머신러닝 통계 툴

인공지능 언어로 잘 알려져있는 파이썬 R 그리고 새로운 머신러닝 툴 Julia 에 대해 비교를 해보고자 한다. 예전에는 R 과 파이썬의 경쟁이었지만 이제 Julia 도 두각을 드러내고 있다.

 

1. 오픈소스 통계 프로그램 R Package

R 은 예전부터 조금씩 인기를 끌었는데 본격적으로 인기를 끌기 시작한건 2013 ~ 2015 년 무렵인거 같다. 그때부터 갑자기 R 이 유명해졌다. 지금은 완전히 통계분석 메이저 툴이 되었다.

아마 그때 사용하기 어려웠던 R Package 를 보조하는 여러 GUI 프로그램들이 같이 출시되었고 점차 인기를 끌었다.

그러다가 R Studio 의 출시로 R 이 완전한 메이저로 자리잡게 된것 같다고 생각이 든다.

그 당시는 R 뿐만 아니라 오픈소스 S/W 들이 전반적으로 조금씩 인기를 얻어가는 과정이었다.

다만 R 은 솔직히 100% 프로그래밍 S/W 라고 말할수는 없지만 점차 더 완벽해지고 프로그래밍 언어가 되어가고 있다.

R 의 장점은 뭐니뭐니해도 쉽다는 점에 있다. 그리고 통계 그래픽스에서 엄청난 강점이 있다.

 

R 은 파이썬과 경쟁하고 있다. 장기적으로 S/W 를 배우고 싶다면 파이썬이 나을수도 있지만 당장 취업하고 지금 나의 기량을 빨리 올리고 싶다면 단연코 R 이다. 왜냐하면 너무 쉽기 때문이다.

물론 미니탭, JMP 등의 패키지형 모듈에 익숙한 사람들이라면 R 을 어렵게 느낄지도 모르겠지만 점점 편리해지고 있고 R GUI 버전도 나오고 있기 때문에 빠르게 업무에 적용하고 싶다면 R 이 훨씬 낫다.

 

2. 파이썬 vs. R 인공지능 경쟁

파이썬도 R 과 비슷하게 오픈소스 S/W 가 인기를 끌면서 잘 알려지기 시작했다.

파이썬도 R 처럼 인공지능 S/W 분야에서 두각을 나타냈고 배우기 쉽다는 장점으로 쉽게 시장을 장악했다. 속도가 느리다는 단점이 있지만 여러 라이브러리 등을 통해 커버하고 있다.

그러다보니 통계분석, 머신러닝 분야에서 R 과 파이썬의 경쟁 구도가 생겼다.

파이썬은 R 과 다르게 S/W 이기 때문에 더욱 자유도가 높으며 일반 통계에서는 R 보다 다소 못할수도 있지만 딥러닝 이상으로 진입하면 확실히 파이썬이 더 많은 라이브러리를 지원하고 있는 듯하다.

 

3. Julia 신흥강자

인공지능 머신러닝 S/W 에서 파이썬이 R 을 신경쓰는 동안 새로운 강자가 틈새를 비집고 새롭게 떠오르기 시작했는데 그것은 바로 Julia 이다. 아직은 파이썬이 라이브러리 면에서 더 우월하지만 Julia 도 빠른 속도로 따라잡고 있다.

파이썬 대비 가장 강점은 바로 속도가 파이썬 보다 훨씬 바르다는 것이다.

 

R 파이썬 Julia 모두 오픈소스이기 때문에 배우기도 쉽다.