Modell vs. Algorithmus: Unterschied und Vergleich

Modelle und Algorithmen sind die grundlegendsten Konzepte in der Mathematik und den angewandten Wissenschaften, die sie verwenden, sowie in der modernen Informationstechnologie. Allerdings sind die Stellen, die diese Konzepte einnehmen, ganz unterschiedlich. Dies wird besonders deutlich in der Computermathematik: Während das Modell nur als formale Beschreibung des Rechenobjekts verwendet wird, ist der Algorithmus die Grundlage für die eigentliche Organisation des Computerprozesses. 

Algorithmen umgeben uns überall. Die Tierwelt, Menschen, Computer und Maschinen basieren auf ihren Prinzipien. Einige von ihnen sind offensichtlich, während andere unsichtbar sind, aber das bedeutet nicht, dass sie nicht existieren. Aber was ist der Unterschied zwischen einem Modell und einem Algorithmus? Lass es uns herausfinden.

Key Take Away

1. Ein Modell stellt die Beziehung zwischen Variablen in einem System dar, während ein Algorithmus ein schrittweises Verfahren zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer Aufgabe ist.
2. Modelle können statisch oder dynamisch sein und Vorhersagen oder Erkenntnisse liefern, während Algorithmen Anweisungen zum Erreichen eines bestimmten Ziels liefern.
3. Algorithmen können zum Erstellen oder Optimieren von Modellen verwendet werden, während Modelle als Eingabe für verschiedene Algorithmen verwendet werden können.

Modell vs. Algorithmus

Ein Modell definiert Muster. Ein Modell kann verwendet werden, um anhand früherer Daten Vorhersagen zu treffen. Mithilfe von Modellen können Algorithmen erstellt werden. Ein Modell kann ein Computerprogramm sein. Ein Algorithmus ist eine Folge von Anweisungen, die zur Lösung eines bestimmten Problems befolgt werden. Algorithmen können auf mathematischen Berechnungen basieren. Algorithmen können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, auch in der IT.

Eigenschaften des Algorithmus:

1. Universalität (Massivität) – Anwendbarkeit des Algorithmus auf verschiedene Eingabedatensätze.
2. Diskretion – der Prozess der Lösung des Problems gemäß dem Algorithmus ist in separate Aktionen unterteilt.
3. Endlichkeit – jede der Aktionen und der gesamte Algorithmus als Ganzes ist notwendigerweise abgeschlossen.
4. Ergebnisse – Nach Beendigung der Ausführung des Algorithmus wird das Endergebnis unbedingt erhalten.
5. Ausführbarkeit (Effektivität) – das Ergebnis des Algorithmus wird für eine endliche Anzahl von Schritten erreicht.
6. Determinismus (Sicherheit) – der Algorithmus sollte keine Vorschriften enthalten, deren Bedeutung zweideutig wahrgenommen werden kann. Dh die gleiche Vorschrift muss nach der Ausführung das gleiche Ergebnis liefern.
7. Konsistenz – Die Reihenfolge der Ausführung von Befehlen muss dem klar sein Testamentsvollstrecker und darf keine Zweideutigkeit zulassen.

Ein Modell fungiert als Programm und kann auf der Grundlage der bereits in den Algorithmus integrierten Funktionalität Vorhersagen treffen. Modelle sind also die Algorithmen, die an Daten arbeiten. Ein Modell ist eine Darstellung dessen, was der Algorithmus bereits gelernt hat.

Folgende Eigenschaften von Modellen werden unterschieden:

1. Angemessenheit
2. Detail
3. Wert

Angemessenheit ist der Grad, in dem ein Modell einem realen Objekt oder Prozess entspricht. Angemessenheit ist eine der wichtigsten Eigenschaften, die den Wert eines Modells bestimmen.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Modell	Algorithmus
Definition	Modell ist ein Ausdruck eines Algorithmus, der verborgene Muster identifiziert.	Ein Algorithmus ist eine Reihe wohldefinierter Anweisungen, die zur Lösung eines komplexen Problems verwendet werden.
Bedeutung	Ein Modell ist eine Darstellung dessen, was bereits von einem Algorithmus gelernt wurde.	Algorithmen sind die Motoren des maschinellen Lernens, die einen Datensatz in einen Modus umwandeln.
Konzept	Ein Modell ist ein Computerprogramm mit spezifischen Anweisungen und Datenstrukturen.	Algorithmen basieren auf Statistik, Analysis und linearer Algebra.
Wo wird verwendet	kann Muster finden oder Entscheidungen aus einem zuvor unsichtbaren Datensatz treffen	Algorithmen werden in allen Bereichen der IT und vielen weiteren Branchen eingesetzt
Typ	Binäre Klassifikation, Mehrklassenklassifikation und Regression	Beaufsichtigt, halbbeaufsichtigt, unbeaufsichtigt und Verstärkung

Was ist Modell?

Das Modell speichert die Ausgabe des „Algorithmus“. Es stellt dar, was aus dem Algorithmus extrahiert wurde, der aus den Daten „lernt“, und enthält einen spezifischen Satz von Funktionen aus dem Algorithmus. Ein Modell ist eine Darstellung realer oder imaginärer Weltobjekte und ihrer Eigenschaften. 

Modelle werden häufig in der wissenschaftlichen Forschung (mit dem Ziel, neue Erkenntnisse über die Welt um uns herum zu gewinnen), im Ingenieurwesen und bei praktischen menschlichen Aktivitäten eingesetzt. Kein Modell kann alle Eigenschaften und Verhaltensweisen seines Prototyps mit absoluter Genauigkeit reproduzieren, und daher entsprechen numerische oder andere auf der Grundlage eines Modells erzielte Ergebnisse nur annähernd und mit einem gewissen Grad an Genauigkeit der Realität. Manchmal kann die Genauigkeit eines Modells in einigen Einheiten ausgedrückt werden, und manchmal müssen wir uns auf „qualitative“ Schätzungen oder einfach nur auf den gesunden Menschenverstand beschränken.

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine klare Abfolge von Aktionen, deren Ausführung zu einem vorgegebenen Ergebnis führt. Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Reihe von Anweisungen für eine bestimmte Aufgabe. Der Begriff ist vor allem in der Informatik bekannt, wo er sich auf Anweisungen zur effizienten Lösung eines Problems bezieht. Unter Algorithmen versteht man heute jede Abfolge von Aktionen, die klar beschrieben und in einfache Schritte unterteilt werden können, die zu einem Ziel führen.

Das Wort „Algorithmus“ leitet sich vom Namen des zentralasiatischen Mathematikers al-Khwarizmi ab.

(IX. Jahrhundert) und wurde in der Mathematik verwendet, um die Regeln für die Durchführung von vier arithmetischen Operationen zu bezeichnen: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Heutzutage wird das Konzept der Algorithmen nicht nur in der Mathematik, sondern auch in vielen Bereichen menschlichen Handelns verwendet.

Hauptunterschiede zwischen Modell und Algorithmus

Algorithmus

1. Algorithmen sind Verfahren, die auf Daten angewendet werden, um Muster zu finden und zu lernen.
2. Algorithmen sind eine Art automatischer Programmierung, bei der Modelle des maschinellen Lernens das Programm selbst darstellen.
3. Die Algorithmen basieren auf Statistik, Analysis und linearer Algebra.
4. Algorithmus – eine klare und präzise Vorschrift (Anweisung) an den Ausführenden, eine bestimmte Abfolge von Aktionen auszuführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen oder ein bestimmtes Problem zu lösen.
5. Der Algorithmus verfügt über eine Reihe von Eingabegrößen – Argumenten, die vor Beginn der Arbeit festgelegt werden. Das Ziel des Algorithmus ist es, ein Ergebnis zu erhalten.

Modell

1. Ein Modell ist ein Objekt, ein System von Objekten, Prozessen oder Phänomenen, das auf die eine oder andere Weise anderen Objekten, Objektsystemen, Prozessen oder Phänomenen ähnlich ist.
2. Das lineare Regressionsmodell speichert den Vektor der Koeffizienten und Konstanten, die am besten zu den Daten passen.
3. Modelle sind das Ergebnis von Algorithmen und bestehen aus Daten und einem Vorhersagealgorithmus.
4. Eine Entscheidungsbaumvorlage speichert den Satz von Wenn-Dann-Anweisungen, die einzelnen Zweigen entsprechen.
5. Das Modell kann für später gespeichert werden und fungiert als Programm, das die zuvor gespeicherten Funktionen des Algorithmus verwendet, um neue Vorhersagen zu treffen.