Model vs algoritam: razlika i usporedba

Modeli i algoritmi su najtemeljniji pojmovi u matematici i primijenjenim znanostima koje ih koriste te u modernoj informacijskoj tehnologiji. Međutim, mjesta koja ti pojmovi zauzimaju sasvim su različita. To je posebno jasno u računalnoj matematici: dok se model koristi samo kao formalni opis računalnog objekta, algoritam je osnova za samu organizaciju računalnog procesa. 

Algoritmi su svuda oko nas. Životinjski svijet, ljudi, računala i strojevi temelje se na njihovim principima. Neki od njih su očiti, dok su drugi skriveni od pogleda, no to ne znači da ne postoje. Ali koja je razlika između modela i algoritma? Hajde da vidimo.

Ključni za poneti

1. Model predstavlja odnos između varijabli u sustavu, dok je algoritam postupak korak po korak za rješavanje problema ili izvođenje zadatka.
2. Modeli mogu biti statični ili dinamički te daju predviđanja ili uvide, dok algoritmi daju upute za postizanje određenog cilja.
3. Algoritmi se mogu koristiti za izradu ili optimizaciju modela, dok se modeli mogu koristiti kao input za razne algoritme.

Model vs algoritam

Model definira obrasce. Model se može koristiti za izradu predviđanja korištenjem prethodnih podataka. Algoritmi se mogu izraditi pomoću modela. Model može biti računalni program. Algoritam je slijed uputa koje se slijede za rješavanje određenog problema. Algoritmi se mogu temeljiti na matematičkim proračunima. Algoritmi se mogu koristiti u različitim područjima, uključujući IT.

Svojstva algoritma:

1. Univerzalnost (masovnost) – primjenjivost algoritma na različite ulazne skupove podataka.
2. Diskretnost – proces rješavanja problema prema algoritmu podijeljen je na zasebne akcije.
3. Konačnost – svaka od akcija i cijeli algoritam u cjelini nužno je dovršen.
4. Rezultati – po završetku izvođenja algoritma, konačni rezultat se dobiva bez greške.
5. Izvršnost (učinkovitost) – rezultat algoritma se postiže za konačan broj koraka.
6. Determinizam (sigurnost) - algoritam ne bi trebao sadržavati nikakve recepte čije se značenje može percipirati dvosmisleno. Odnosno isti propis nakon izvršenja mora dati isti rezultat.
7. Dosljednost – redoslijed izvršavanja naredbi mora biti jasan izvršitelj i ne smije dopustiti dvosmislenost.

Model djeluje kao program i može napraviti predviđanja na temelju funkcionalnosti koja je već ugrađena u algoritam. Dakle, modeli su algoritmi koji rade na podacima. Model je prikaz onoga što je algoritam već naučio.

Razlikuju se sljedeća svojstva modela:

1. Adekvatnost
2. Detalji
3. Još malo brojeva

Adekvatnost je stupanj do kojeg model odgovara stvarnom objektu ili procesu. Adekvatnost je jedno od najvažnijih svojstava koja određuju vrijednost modela.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Model	Algoritam
Definicija	Model je izraz algoritma koji identificira skrivene obrasce.	Algoritam je skup dobro definiranih instrukcija koje se koriste za rješavanje složenog problema.
Značenje	Model je prikaz onoga što je algoritam već naučio.	Algoritmi su motori strojnog učenja koji pretvaraju skup podataka u način rada.
Koncept	Model je računalni program s određenim uputama i strukturom podataka.	Algoritmi se temelje na statistici, računu i linearnoj algebri.
Gdje se koristi	može pronaći uzorke ili donijeti odluke iz prethodno neviđenog skupa podataka	Algoritmi se koriste u svim područjima IT-a i mnogim drugim industrijama
Tip	Binarna klasifikacija, višeklasna klasifikacija i regresija	Pod nadzorom, polu-nadzorom, bez nadzora i pojačanje

Što je Model?

Model pohranjuje izlaz "algoritma". Predstavlja ono što je izdvojeno iz algoritma koji "uči" iz podataka i sadrži određeni skup funkcija iz algoritma. Model je prikaz objekata stvarnog ili imaginarnog svijeta i njihovih svojstava. 

Modeli se široko koriste u znanstvenim istraživanjima (u svrhu stjecanja novih znanja o svijetu oko nas), u tehnici iu praktičnim ljudskim aktivnostima. Nijedan model ne može s apsolutnom točnošću reproducirati sva svojstva i ponašanje svog prototipa, pa stoga numerički ili drugi rezultati dobiveni na temelju modela odgovaraju stvarnosti samo približno, s određenim stupnjem točnosti. Ponekad se točnost modela može izraziti u nekim jedinicama, a ponekad se moramo ograničiti na “kvalitativne” procjene ili samo na zdrav razum.

Što je Algoritam?

Algoritam je jasan slijed radnji, čije izvršenje daje neki unaprijed određeni rezultat. Jednostavno rečeno, to je skup uputa za određeni zadatak. Pojam je najpoznatiji u Computer Science, gdje se odnosi na upute za učinkovito rješavanje problema. Algoritmi se sada odnose na bilo koji niz radnji koje se mogu jasno opisati i podijeliti u jednostavne korake koji vode do cilja.

Riječ "algoritam" dolazi od imena srednjoazijskog matematičara al-Khwarizmija.

(IX. stoljeće) i koristio se u matematici za označavanje pravila izvođenja četiriju računskih operacija: zbrajanja, oduzimanja, množenja i dijeljenja. Danas se koncept algoritama koristi ne samo u matematici, već iu mnogim područjima ljudske djelatnosti,

Glavne razlike između modela i algoritma

Algoritam

1. Algoritmi su postupci koji se izvode na podacima kako bi se pronašli uzorci i naučili.
2. Algoritmi su vrsta automatskog programiranja u kojem stroj za učenje modeli predstavljaju sam program.
3. Algoritmi se temelje na statistici, računu i linearnoj algebri.
4. Algoritam - jasan i precizan recept (uputa) izvođaču da izvrši određeni slijed radnji za postizanje određenog cilja ili rješavanje zadanog problema.
5. Algoritam ima niz ulaznih veličina – argumenata, koji se postavljaju prije početka rada. Cilj algoritma je dobiti rezultat.

Model

1. Model je neki objekt, sustav objekata, procesa ili pojava, na ovaj ili onaj način sličan drugim objektima, sustavima objekata, procesima ili pojavama.
2. Linearni regresija model pohranjuje vektor koeficijenata i konstanti koji najbolje odgovaraju podacima.
3. Modeli su rezultat algoritama i sastoje se od podataka i algoritma predviđanja.
4. Predložak stabla odlučivanja pohranjuje skup if-then izjava koje odgovaraju pojedinačnim granama.
5. Model se može spremiti za kasnije i ponaša se kao program, koristeći prethodno spremljene funkcije algoritma za nova predviđanja.

Zadnje ažuriranje: 25. studenog 2023