Разница между моделью и алгоритмом
От прогнозирования фондового рынка и предсказания погоды до управления автомобилями и лечения рака — искусственный интеллект и машинное обучение уже совершают революцию в мире. Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры думать и действовать без явного программирования. В этой статье мы поговорим о двух наиболее фундаментальных компонентах, составляющих машинное обучение, — моделях и алгоритмах.
Что такое алгоритм?
Алгоритм — это набор четко определенных программ или инструкций, обычно используемых для решения сложных проблем или выполнения задач. Алгоритм — это пошаговый подход, который направляет машины или компьютеры на выполнение определенных задач или обучение чему-либо, подобно тому, как учитель объясняет материал или обучает своих учеников. С самого начала люди стремились создать машины, чтобы упростить свою работу. Но машины, в отличие от людей, не обладают мозгом для самостоятельного выполнения задач. Чтобы заставить машины выполнять задачи, их нужно программировать и подавать им данные. Эти программы можно назвать алгоритмами. Проще говоря, алгоритм — это конечный набор инструкций для решения задач, шаг за шагом.
Что такое модель?
В машинном обучении модель — это выражение алгоритма, который выявляет скрытые закономерности или делает прогнозы, прочесывая горы данных. Если алгоритмы берут данные, чтобы выдать результат или решение, то модель — это математическое представление реального процесса, которое содержит определенный набор функций алгоритма. Модели — это математические механизмы ИИ, которые представляют объекты и их отношение друг к другу. Объекты могут быть любыми — от ‘комментариев’ к сообщениям в социальных сетях до молекул в лабораторном эксперименте. Модель действует как программа и, основываясь на уже заложенной в алгоритм функциональности, может делать прогнозы. Итак, модели — это результат работы алгоритмов машинного обучения над данными. Модель — это представление того, что уже было выучено алгоритмом.
Разница между моделью и алгоритмом
Смысл
И модели, и алгоритмы являются важными частями системы машинного обучения. Хотя оба термина часто используются как взаимозаменяемые, это не одно и то же. Алгоритм — это набор четко определенных программ или инструкций, которые выполняются на данных для создания модели машинного обучения с целью выполнения определенных задач. Модель машинного обучения — это выражение алгоритма, которое выполняется на данных и представляет собой то, что уже было выучено алгоритмом ML.
Концепция
Модель машинного обучения похожа на компьютерное программное обеспечение, реализованное в коде для выявления закономерностей или поведения на основе прошлого опыта или ранее собранного набора данных. Например, при распознавании изображений модели машинного обучения могут быть запрограммированы для идентификации объектов, таких как транспортные средства или люди. Алгоритм машинного обучения — это процедура или метод, используемый для поиска скрытых закономерностей в наборе данных. Алгоритмы основаны на статистике, исчислении и линейной алгебре.
Вывод
Машинное обучение имеет большой потенциал для улучшения продуктов, процессов и исследований. Но компьютеры обычно не действуют самостоятельно и не объясняют свои прогнозы, что является препятствием для внедрения машинного обучения. Модели и алгоритмы — это то, что делает машинное обучение цельным и функциональным. Модели машинного обучения — это четко определенные вычисления, сформированные в результате того, что алгоритм принимает входные данные и производит выходные. Они подобны программам для поиска скрытых закономерностей или принятия решений на основе ранее собранных данных. Алгоритмы — это то, что машинное обучение использует для превращения набора данных в модель. Алгоритмы — это двигатели машинного обучения, которые указывают компьютерам, что и как делать в точной и понятной форме.
Часто задаваемые вопросы
Модели машинного обучения похожи на программы для поиска скрытых закономерностей или принятия решений на основе ранее собранных данных, а алгоритмы - это двигатели машинного обучения, которые преобразуют набор данных в модель.
Модель в машинном обучении - это компьютерная программа или программное обеспечение с определенными правилами и структурами данных для выявления скрытых закономерностей или принятия решений на основе ранее собранного набора данных. Существует множество моделей машинного обучения, и каждая из них основана на определенных алгоритмах машинного обучения.
Термины 'модель' и 'классификатор' часто используются как синонимы в определенных контекстах. Однако классификаторы во многом похожи на алгоритмы - инструкции, используемые машинами для идентификации и классификации данных. Модель - это как программа с определенными правилами и структурами данных.
Алгоритмическая модель - это набор четко определенных инструкций, которые принимают определенные входные данные, манипулируют ими и производят выходные данные. Это как модель, которая принимает форму алгоритма.
Нет, абсолютно нет. Алгоритм - это процедура или набор инструкций, основанных на данных для создания модели машинного обучения. Он указывает компьютеру, что делать с данными и как анализировать данные, чтобы предсказать выходные значения.
Модель в науке о данных - это абстракция, которая организует элементы данных и стандартизирует отношение этих элементов данных друг к другу.
