Model vs Algoritme: Forskel og sammenligning

Modeller og algoritmer er de mest grundlæggende begreber i matematik og de anvendte videnskaber, der bruger dem og i moderne informationsteknologi. Imidlertid er de steder, der optages af disse begreber, ganske forskellige. Dette er særligt tydeligt i beregningsmatematik: Mens modellen kun bruges som en formel beskrivelse af beregningsobjektet, er algoritmen grundlaget for selve organiseringen af ​​computerprocessen. 

Algoritmer er overalt omkring os. Dyreverdenen, mennesker, computere og maskiner er baseret på deres principper. Nogle af dem er indlysende, mens andre er skjulte, men det betyder ikke, at de ikke eksisterer. Men hvad er forskellen mellem en model og en algoritme? Lad os finde ud af det.

Nøgleforsøg

1. En model repræsenterer forholdet mellem variabler i et system, mens en algoritme er en trin-for-trin procedure til at løse et problem eller udføre en opgave.
2. Modeller kan være statiske eller dynamiske og give forudsigelser eller indsigt, mens algoritmer giver instruktioner til at opnå et specifikt mål.
3. Algoritmer kan bruges til at skabe eller optimere modeller, mens modeller kan bruges som input til forskellige algoritmer.

Model vs algoritme

En model definerer mønstre. En model kan bruges til at lave forudsigelser ved hjælp af tidligere data. Algoritmer kan oprettes ved hjælp af modeller. En model kan være et computerprogram. En algoritme er en sekvens af instruktioner, der følges for at løse et bestemt problem. Algoritmer kan være baseret på matematiske beregninger. Algoritmer kan bruges på forskellige områder, herunder IT.

Algoritme egenskaber:

1. Universalitet (massivitet) – algoritmes anvendelighed til forskellige inputdatasæt.
2. Diskrethed - processen med at løse problemet i henhold til algoritmen er opdelt i separate handlinger.
3. Finitet - hver af handlingerne og hele algoritmen som helhed er nødvendigvis fuldført.
4. Resultater – ved afslutning af algoritmens udførelse opnås det endelige resultat uden fejl.
5. Eksekverbarhed (effektivitet) – resultatet af algoritmen opnås for et begrænset antal trin.
6. Determinisme (sikkerhed) - Algoritmen bør ikke indeholde nogen forskrifter, hvis betydning kan opfattes tvetydigt. Dvs samme forskrift efter udførelse skal give samme resultat.
7. Konsistens – rækkefølgen for udførelse af kommandoer skal være klar for eksekutor og må ikke tillade tvetydighed.

En model fungerer som et program og kan lave forudsigelser baseret på den funktionalitet, der allerede er indbygget i algoritmen. Modeller er således de algoritmer, der arbejder på data. En model er en repræsentation af, hvad algoritmen allerede har lært.

Følgende egenskaber ved modeller skelnes:

1. Tilstrækkelighed
2. Detalje
3. Værdi

Tilstrækkelighed er i hvilken grad en model svarer til en virkelig genstand eller proces. Tilstrækkelighed er en af ​​de vigtigste egenskaber, der bestemmer værdien af ​​en model.

Sammenligningstabel

Parametre for sammenligning	Model	Algoritme
Definition	Model er et udtryk for en algoritme, der identificerer skjulte mønstre.	En algoritme er et sæt veldefinerede instruktioner, der bruges til at løse et komplekst problem.
Betydning	En model er en repræsentation af, hvad der allerede er blevet lært af en algoritme.	Algoritmer er maskinlæringens motorer, der konverterer et datasæt til en tilstand.
Concept	En model er et computerprogram med specifikke instruktioner og datastrukturer.	Algoritmer er baseret på statistik, calculus og lineær algebra.
Hvor bruges	kan finde mønstre eller træffe beslutninger fra et tidligere uset datasæt	Algoritmer bruges inden for alle områder af IT og mange andre industrier
Type	Binær klassifikation, multiklasseklassifikation og regression	Superviseret, semi-superviseret, uovervåget og forstærkning

Hvad er model?

Modellen gemmer output fra "algoritmen". Det repræsenterer, hvad der er blevet udtrukket fra algoritmen "lære" fra dataene og indeholder et specifikt sæt funktioner fra algoritmen. En model er en repræsentation af virkelige eller imaginære verdensobjekter og deres egenskaber. 

Modeller er meget udbredt i videnskabelig forskning (med det formål at erhverve ny viden om verden omkring os), i teknik og i praktiske menneskelige aktiviteter. Ingen model kan med absolut nøjagtighed gengive alle egenskaber og opførsel af sin prototype, og derfor svarer numeriske eller andre resultater opnået på basis af en model kun tilnærmelsesvis til virkeligheden med en vis grad af nøjagtighed. Nogle gange kan nøjagtigheden af ​​en model udtrykkes i nogle enheder, og nogle gange må vi begrænses til "kvalitative" estimater eller bare sund fornuft.

Hvad er en algoritme?

En algoritme er en klar sekvens af handlinger, hvis udførelse giver et forudbestemt resultat. Kort sagt er det et sæt instruktioner til en bestemt opgave. Udtrykket er bedst kendt i Datalogi, hvor det refererer til instruktioner til at løse et problem på en effektiv måde. Algoritmer refererer nu til enhver sekvens af handlinger, der klart kan beskrives og opdeles i enkle trin, som fører til et mål.

Ordet "algoritme" kommer fra navnet på den centralasiatiske matematiker al-Khwarizmi.

(IX århundrede) og blev brugt i matematik til at betegne reglerne for at udføre fire aritmetiske operationer: addition, subtraktion, multiplikation og division. I dag bruges begrebet algoritmer ikke kun i matematik, men også i mange områder af menneskelig aktivitet,

Vigtigste forskelle mellem model og algoritme

Algoritme

1. Algoritmer er procedurer, der udføres på data for at finde mønstre og lære.
2. Algoritmer er en form for automatisk programmering, hvori machine learning modeller repræsenterer selve programmet.
3. Algoritmerne er baseret på statistik, calculus og lineær algebra.
4. Algoritme - en klar og præcis recept (instruktion) til udøveren om at udføre en bestemt rækkefølge af handlinger for at nå et bestemt mål eller løse et givet problem.
5. Algoritmen har en række inputmængder – argumenter, som indstilles før arbejdets start. Målet med algoritmen er at få et resultat.

Model

1. En model er et eller andet objekt, et system af objekter, processer eller fænomener, der i en eller anden forstand ligner andre objekter, systemer af objekter, processer eller fænomener.
2. Den lineære regression modellen gemmer vektoren af ​​koefficienter og konstanter, der passer bedst til dataene.
3. Modeller er resultatet af algoritmer og består af data og en forudsigelsesalgoritme.
4. En beslutningstræskabelon gemmer sættet af hvis-så-udsagn, der svarer til individuelle grene.
5. Modellen kan gemmes til senere og fungerer som et program, der bruger de tidligere gemte funktioner i algoritmen til at lave nye forudsigelser.

Sidst opdateret: 25. november 2023