ऑक्टेव संख्यात्मक समस्याओं के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने के लिए अच्छा है। … यदि आपके पास समय नहीं है या संपूर्ण प्रोग्रामिंग भाषा सीखने की आवश्यकता नहीं है, तो ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का एक ऑनलाइन ब्रह्मांड आपको आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कई समाधान प्रदान कर सकता है।
क्या ऑक्टेव सीखना मुश्किल है?
ऑक्टेव और मैटलैब में आना दोनों कुछ गणितीय समीकरण लिखने के समान हैं और हाँ फिर से सीखना और लागू करना आसान है। … यह आपकी तकनीकी पृष्ठभूमि और अनुभव पर निर्भर करता है कि आपके लिए कौन सी भाषा सीखना आसान होगा।
क्या मुझे ऑक्टेव या मैटलैब का उपयोग करना चाहिए?
MATLAB शायद बहुत अधिक ऑक्टेव से अधिक शक्तिशाली है, और एल्गोरिदम तेजी से चलते हैं, लेकिन अधिकांश अनुप्रयोगों के लिए, ऑक्टेव पर्याप्त से अधिक है और, मेरी राय में 'एक अद्भुत' है टूल जो पूरी तरह से फ्री है, जहां ऑक्टेव पूरी तरह से फ्री है।
क्या ऑक्टेव का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है?
स्टैनफोर्ड से एंड्रयू एनजी (https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng) का उल्लेख है कि मैटलैब/ऑक्टेव मशीन लर्निंग उद्योग में प्रोटोटाइप के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है I पायथन सीखने पर बसने से पहले काफी शोध किया, क्योंकि यह वास्तविक जीवन की समस्याओं के लिए अधिक उपयुक्त प्रतीत होता था।
क्या डेटा वैज्ञानिक ऑक्टेव का उपयोग करते हैं?
ऑक्टेव का उपयोग विभिन्न गणितीय समस्याओं को हल करने, सिमुलेशन बनाने या डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करने के लिए किया जा सकता है। यदि आप मैटलैब [2] से परिचित हैं, या आप अपने विज्ञान से संबंधित विचारों को प्रोटोटाइप करने का एक त्वरित तरीका ढूंढ रहे हैं, तो आपको निश्चित रूप से ऑक्टेव का प्रयास करना चाहिए।
