Les modèles et les algorithmes sont les concepts les plus fondamentaux des mathématiques et des sciences appliquées qui les utilisent, ainsi que des technologies de l'information modernes. Cependant, les places occupées par ces concepts sont bien différentes. Cela est particulièrement clair en mathématiques computationnelles : alors que le modèle est utilisé uniquement comme description formelle de l’objet informatique, l’algorithme est la base de l’organisation même du processus informatique.
Les algorithmes sont tout autour de nous. Le monde animal, les humains, les ordinateurs et les machines sont basés sur leurs principes. Certains d'entre eux sont évidents, tandis que d'autres sont cachés, mais cela ne signifie pas qu'ils n'existent pas. Mais quelle est la différence entre un modèle et un algorithme ? Découvrons-le.
Faits marquants
- Un modèle représente la relation entre les variables d'un système, tandis qu'un algorithme est une procédure étape par étape pour résoudre un problème ou effectuer une tâche.
- Les modèles peuvent être statiques ou dynamiques et fournir des prédictions ou des informations, tandis que les algorithmes fournissent des instructions pour atteindre un objectif spécifique.
- Les algorithmes peuvent être utilisés pour créer ou optimiser des modèles, tandis que les modèles peuvent être utilisés comme entrée pour divers algorithmes.
Modèle vs algorithme
Un modèle définit des motifs. Un modèle peut être utilisé pour faire des prédictions en utilisant des données antérieures. Des algorithmes peuvent être créés à l'aide de modèles. Un modèle peut être un programme informatique. Un algorithme est une séquence d'instructions suivies pour résoudre un problème particulier. Les algorithmes peuvent être basés sur des calculs mathématiques. Les algorithmes peuvent être utilisés dans différents domaines, y compris l'informatique.
Propriétés de l'algorithme :
- Universalité (massivité) - applicabilité de l'algorithme à différents ensembles de données d'entrée.
- Discrétion - le processus de résolution du problème selon l'algorithme est divisé en actions distinctes.
- Finitude - chacune des actions et l'ensemble de l'algorithme dans son ensemble est nécessairement terminé.
- Résultats - à la fin de l'exécution de l'algorithme, le résultat final est obtenu sans faute.
- Exécutabilité (efficacité) - le résultat de l'algorithme est obtenu pour un nombre fini d'étapes.
- Déterminisme (certitude) - l'algorithme ne doit contenir aucune prescription dont la signification peut être perçue de manière ambiguë. C'est-à-dire que le même précepte après exécution doit donner le même résultat.
- Cohérence – l'ordre d'exécution des commandes doit être clair pour le exécuteur et ne doit pas permettre l'ambiguïté.
Un modèle agit comme un programme et peut faire des prédictions basées sur la fonctionnalité déjà intégrée à l'algorithme. Ainsi, les modèles sont les algorithmes travaillant sur les données. Un modèle est une représentation de ce que l'algorithme a déjà appris.
Les propriétés suivantes des modèles sont distinguées :
- Adéquation
- Détails
- Valeur
L'adéquation est le degré auquel un modèle correspond à un objet ou à un processus réel. L'adéquation est l'une des propriétés les plus importantes qui déterminent la valeur d'un modèle.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Modèle | Algorithme |
|---|---|---|
| Définition | Le modèle est l'expression d'un algorithme qui identifie les modèles cachés. | Un algorithme est un ensemble d'instructions bien définies utilisées pour résoudre un problème complexe. |
| Sens | Un modèle est une représentation de ce qui a déjà été appris par un algorithme. | Les algorithmes sont les moteurs de l'apprentissage automatique qui convertissent un ensemble de données en un mode. |
| Concept | Un modèle est un programme informatique avec des instructions et des structures de données spécifiques. | Les algorithmes sont basés sur les statistiques, le calcul et l'algèbre linéaire. |
| Où est utilisé | peut trouver des modèles ou prendre des décisions à partir d'un ensemble de données jamais vu auparavant | Les algorithmes sont utilisés dans tous les domaines de l'informatique et dans de nombreuses autres industries |
| Type | Classification binaire, classification multiclasse et régression | Supervisé, semi-supervisé, non supervisé et renforcement |
Qu'est-ce que le modèle ?
Le modèle stocke la sortie de "l'algorithme". Il représente ce qui a été extrait de l'algorithme « apprenant » à partir des données et contient un ensemble spécifique de fonctions de l'algorithme. Un modèle est une représentation d'objets du monde réel ou imaginaire et de leurs propriétés.
Les modèles sont largement utilisés dans la recherche scientifique (dans le but d'acquérir de nouvelles connaissances sur le monde qui nous entoure), dans l'ingénierie et dans les activités humaines pratiques. Aucun modèle ne peut reproduire avec une précision absolue toutes les propriétés et le comportement de son prototype, et donc les résultats numériques ou autres obtenus sur la base d'un modèle ne correspondent qu'approximativement à la réalité, avec un certain degré de précision. Parfois, la précision d'un modèle peut être exprimée dans certaines unités, et parfois nous devons nous limiter à des estimations « qualitatives » ou simplement au bon sens.
Qu'est-ce qu'un algorithme ?
Un algorithme est une séquence claire d'actions dont l'exécution donne un résultat prédéterminé. En termes simples, il s'agit d'un ensemble d'instructions pour une tâche particulière. Le terme est surtout connu en Informatique, où il fait référence à des instructions pour résoudre un problème de manière efficace. Les algorithmes font désormais référence à toute séquence d'actions qui peut être clairement décrite et divisée en étapes simples menant à un objectif.
Le mot « algorithme » vient du nom du mathématicien centrasiatique al-Khwarizmi.
(IXe siècle) et était utilisé en mathématiques pour désigner les règles d'exécution de quatre opérations arithmétiques: addition, soustraction, multiplication et division. De nos jours, le concept d'algorithmes est utilisé non seulement en mathématiques mais aussi dans de nombreux domaines de l'activité humaine,
Principales différences entre le modèle et l'algorithme
Algorithme
- Les algorithmes sont des procédures exécutées sur des données pour trouver des modèles et apprendre.
- Les algorithmes sont un type de programmation automatique dans lequel machine learning les modèles représentent le programme lui-même.
- Les algorithmes sont basés sur les statistiques, le calcul et l'algèbre linéaire.
- Algorithme - une prescription (instruction) claire et précise à l'exécutant pour effectuer une certaine séquence d'actions pour atteindre un objectif spécifié ou résoudre un problème donné.
- L'algorithme a un certain nombre de quantités d'entrée - arguments, qui sont définis avant le début du travail. Le but de l'algorithme est d'obtenir un résultat.
Modèle
- Un modèle est un objet, un système d'objets, de processus ou de phénomènes, dans un sens ou dans un autre similaire à d'autres objets, systèmes d'objets, processus ou phénomènes.
- Le linéaire régression modèle stocke le vecteur de coefficients et de constantes qui correspondent le mieux aux données.
- Les modèles sont le résultat d'algorithmes et se composent de données et d'un algorithme de prédiction.
- Un modèle d'arbre de décision stocke l'ensemble d'instructions si-alors correspondant à des branches individuelles.
- Le modèle peut être sauvegardé pour plus tard et agit comme un programme, utilisant les fonctions précédemment sauvegardées de l'algorithme pour faire de nouvelles prédictions.
Dernière mise à jour : 25 novembre 2023
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
