Modello vs algoritmo: differenza e confronto

Modelli e algoritmi sono i concetti fondamentali della matematica e delle scienze applicate che li utilizzano e della moderna informatica. Tuttavia, i posti occupati da questi concetti sono piuttosto diversi. Ciò è particolarmente chiaro nella matematica computazionale: mentre il Modello è utilizzato solo come descrizione formale dell’oggetto computazionale, l’Algoritmo è la base per l’organizzazione stessa del processo informatico. 

Gli algoritmi sono tutti intorno a noi. Il mondo animale, gli esseri umani, i computer e le macchine si basano sui loro principi. Alcuni sono evidenti, mentre altri sono nascosti alla vista, ma ciò non significa che non esistano. Ma qual è la differenza tra un modello e un algoritmo? Scopriamolo.

Punti chiave

1. Un modello rappresenta la relazione tra le variabili in un sistema, mentre un algoritmo è una procedura passo dopo passo per risolvere un problema o eseguire un compito.
2. I modelli possono essere statici o dinamici e fornire previsioni o approfondimenti, mentre gli algoritmi forniscono istruzioni per raggiungere un obiettivo specifico.
3. Gli algoritmi possono essere utilizzati per creare o ottimizzare i modelli, mentre i modelli possono essere utilizzati come input per vari algoritmi.

Modello vs Algoritmo

Un modello definisce i modelli. Un modello può essere utilizzato per fare previsioni utilizzando dati precedenti. Gli algoritmi possono essere creati utilizzando i modelli. Un modello può essere un programma per computer. Un algoritmo è una sequenza di istruzioni seguite per risolvere un particolare problema. Gli algoritmi possono essere basati su calcoli matematici. Gli algoritmi possono essere utilizzati in diversi campi, incluso l'IT.

Proprietà dell'algoritmo:

1. Universalità (massività): applicabilità dell'algoritmo a diversi set di dati di input.
2. Discretezza: il processo di risoluzione del problema secondo l'algoritmo è suddiviso in azioni separate.
3. Finitezza: ciascuna delle azioni e l'intero algoritmo nel suo insieme è necessariamente completata.
4. Risultati – al termine dell'esecuzione dell'algoritmo, il risultato finale è ottenuto senza errori.
5. Eseguibilità (efficacia): il risultato dell'algoritmo viene raggiunto per un numero finito di passaggi.
6. Determinismo (certezza) – l'algoritmo non dovrebbe contenere alcuna prescrizione, il cui significato può essere percepito in modo ambiguo. Cioè lo stesso precetto dopo l'esecuzione deve dare lo stesso risultato.
7. Coerenza: l'ordine di esecuzione dei comandi deve essere chiaro al esecutore e non deve permettere ambiguità.

Un modello funge da programma e può effettuare previsioni basate sulla funzionalità già integrata nell'algoritmo. Pertanto, i modelli sono gli algoritmi che lavorano sui dati. Un modello è una rappresentazione di ciò che l'algoritmo ha già appreso.

Si distinguono le seguenti proprietà dei modelli:

1. Adeguatezza
2. Dettagli
3. Valore

L'adeguatezza è il grado in cui un modello corrisponde a un oggetto o processo reale. L'adeguatezza è una delle proprietà più importanti che determinano il valore di un modello.

Tavola di comparazione

Cos'è il modello?

Il modello memorizza l'output dell'"algoritmo". Rappresenta ciò che è stato estratto dall'algoritmo "imparando" dai dati e contiene un insieme specifico di funzioni dall'algoritmo. Un modello è una rappresentazione di oggetti del mondo reale o immaginario e delle loro proprietà. 

I modelli sono ampiamente utilizzati nella ricerca scientifica (con lo scopo di acquisire nuove conoscenze sul mondo che ci circonda), nell'ingegneria e nelle attività umane pratiche. Nessun modello può riprodurre con assoluta accuratezza tutte le proprietà e il comportamento del suo prototipo, e quindi i risultati numerici o di altro tipo ottenuti sulla base di un modello corrispondono alla realtà solo approssimativamente, con un certo grado di accuratezza. A volte l'accuratezza di un modello può essere espressa in alcune unità, ea volte dobbiamo limitarci a stime "qualitative" o solo al buon senso.

Che cos'è un algoritmo?

Un algoritmo è una chiara sequenza di azioni, la cui esecuzione fornisce un risultato predeterminato. In poche parole, è un insieme di istruzioni per un compito particolare. Il termine è meglio conosciuto in informatica, dove si riferisce alle istruzioni per risolvere un problema in modo efficiente. Gli algoritmi ora si riferiscono a qualsiasi sequenza di azioni che può essere chiaramente descritta e suddivisa in semplici passaggi che portano a un obiettivo.

La parola "algoritmo" deriva dal nome del matematico dell'Asia centrale al-Khwarizmi.

(IX secolo) ed era usato in matematica per indicare le regole per eseguire quattro operazioni aritmetiche: addizione, sottrazione, moltiplicazione e divisione. Al giorno d'oggi, il concetto di algoritmi è usato non solo in matematica ma anche in molte aree dell'attività umana,

Principali differenze tra modello e algoritmo

Algoritmo

1. Gli algoritmi sono procedure eseguite sui dati per trovare modelli e apprendere.
2. Gli algoritmi sono un tipo di programmazione automatica in cui i modelli di machine learning rappresentano il programma stesso.
3. Gli algoritmi sono basati su statistica, calcolo e algebra lineare.
4. Algoritmo: una prescrizione (istruzione) chiara e precisa all'esecutore per eseguire una determinata sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo specifico o risolvere un determinato problema.
5. L'algoritmo ha un numero di quantità di input - argomenti, che vengono impostati prima dell'inizio del lavoro. L'obiettivo dell'algoritmo è ottenere un risultato.

Modello

1. Un modello è un oggetto, un sistema di oggetti, processi o fenomeni, in un senso o nell'altro simile ad altri oggetti, sistemi di oggetti, processi o fenomeni.
2. Il modello di regressione lineare memorizza il vettore di coefficienti e costanti che meglio si adattano ai dati.
3. I modelli sono il risultato di algoritmi e sono costituiti da dati e da un algoritmo di previsione.
4. Un modello di albero decisionale memorizza l'insieme di istruzioni if-then corrispondenti ai singoli rami.
5. Il modello può essere salvato per dopo e agisce come un programma, utilizzando le funzioni precedentemente salvate dell'algoritmo per fare nuove previsioni.