モデルとアルゴリズム: 違いと比較

モデルとアルゴリズムは、数学とそれを使用する応用科学、そして現代の情報技術における最も基本的な概念です。 ただし、これらの概念が占める場所はまったく異なります。 これは計算数学では特に明らかです。モデルは計算オブジェクトの形式的な記述としてのみ使用されますが、アルゴリズムはコンピューター プロセスの組織そのものの基礎です。 

アルゴリズムは私たちの周りにあふれています。 動物の世界、人間、コンピューター、機械はそれぞれの原則に基づいています。 それらのいくつかは明らかですが、他のものは見えませんが、それはそれらが存在しないという意味ではありません. しかし、モデルとアルゴリズムの違いは何でしょうか? 確認してみましょう。

主要な取り組み

1. モデルはシステム内の変数間の関係を表しますが、アルゴリズムは問題を解決したりタスクを実行したりするための段階的な手順です。
2. モデルは静的または動的であり、予測や洞察を提供しますが、アルゴリズムは特定の目標を達成するための指示を提供します。
3. アルゴリズムを使用してモデルを作成または最適化できますが、モデルはさまざまなアルゴリズムの入力として使用できます。

モデルとアルゴリズム

モデルはパターンを定義します。 モデルを使用すると、以前のデータを使用して予測を行うことができます。 アルゴリズムはモデルを使用して作成できます。 モデルはコンピューター プログラムである場合があります。 アルゴリズムは、特定の問題を解決するために従う一連の命令です。 アルゴリズムは数学的計算に基づいている場合があります。 アルゴリズムはITを含むさまざまな分野で使用できます。

アルゴリズムのプロパティ:

1. 普遍性 (大量性) – さまざまな入力データセットに対するアルゴリズムの適用性。
2. 離散性 - アルゴリズムに従って問題を解決するプロセスは、個別のアクションに分割されます。
3. 有限性 – それぞれのアクションとアルゴリズム全体が必然的に完了します。
4. 結果 – アルゴリズムの実行が終了すると、最終結果が必ず取得されます。
5. 実行可能性 (有効性) – アルゴリズムの結果は、有限数のステップで達成されます。
6. 決定論 (確実性) – アルゴリズムには、意味が曖昧に認識される可能性のある処方箋が含まれていてはなりません。 つまり、実行後の同じ教訓は同じ結果をもたらさなければなりません。
7. 一貫性 - コマンドの実行順序は明確でなければなりません。 執行者 あいまいさを許してはなりません。

モデルはプログラムとして機能し、アルゴリズムに既に組み込まれている機能に基づいて予測を行うことができます。 したがって、モデルはデータに作用するアルゴリズムです。 モデルは、アルゴリズムがすでに学習したことを表現したものです。

モデルの次のプロパティが区別されます。

1. 妥当性
2. Detail
3. 値

妥当性は、モデルが実際のオブジェクトまたはプロセスに対応する程度です。 妥当性は、モデルの価値を決定する最も重要な特性の XNUMX つです。

比較表

比較のパラメータ	モデル	アルゴリズム
定義	モデルは、隠れたパターンを識別するアルゴリズムの表現です。	アルゴリズムは、複雑な問題を解決するために使用される明確に定義された命令のセットです。
意味	モデルは、アルゴリズムによってすでに学習されたものの表現です。	アルゴリズムは、データセットをモードに変換する機械学習のエンジンです。
概念	モデルは、特定の命令とデータ構造を備えたコンピューター プログラムです。	アルゴリズムは、統計、微積分、および線形代数に基づいています。
使用される場所	パターンを見つけたり、以前に見られなかったデータセットから決定を下したりできます	アルゴリズムは、IT のあらゆる分野やその他の多くの業界で使用されています。
タイプ	二項分類、多クラス分類、および回帰	教師あり、半教師あり、教師なし、強化

モデルとは？

モデルは「アルゴリズム」の出力を保存します。 これは、データから「学習」するアルゴリズムから抽出されたものを表し、アルゴリズムからの特定の関数セットが含まれています。 モデルは、現実または架空の世界のオブジェクトとそのプロパティを表現したものです。 

モデルは、科学研究 (私たちの周囲の世界についての新しい知識を獲得する目的)、工学、および実際の人間の活動で広く使用されています。 どのモデルもそのプロトタイプのすべての特性と動作を絶対的な精度で再現することはできないため、モデルに基づいて得られる数値またはその他の結果は、ある程度の精度で現実に近似的にのみ対応します。 モデルの精度はいくつかの単位で表現できる場合もありますが、「定性的な」推定値や単なる常識に限定する必要がある場合もあります。

アルゴリズムとは何ですか？

アルゴリズムは一連の明確なアクションであり、その実行によって所定の結果が得られます。 簡単に言えば、特定のタスクに対する一連の指示です。 この用語は、 コンピュータサイエンス、効率的な方法で問題を解決するための指示を指します。 現在、アルゴリズムとは、明確に記述でき、目標につながる単純なステップに分割できる一連のアクションを指します。

「アルゴリズム」という言葉は、中央アジアの数学者アル・フワリズミの名前に由来しています。

(IX 世紀)、数学で加算、減算、乗算、除算の XNUMX つの算術演算を実行する規則を示すために使用されました。 現在、アルゴリズムの概念は数学だけでなく、人間の活動の多くの分野で使用されています。

モデルとアルゴリズムの主な違い

アルゴリズム

1. アルゴリズムは、パターンを見つけて学習するためにデータに対して実行される手順です。
2. アルゴリズムは自動プログラミングの一種で、 機械学習 モデルはプログラムそのものを表します。
3. アルゴリズムは、統計、微積分、および線形代数に基づいています。
4. アルゴリズム - 特定の目標を達成するため、または特定の問題を解決するために特定の一連のアクションを実行するための、実行者に対する明確で正確な処方箋 (指示)。
5. アルゴリズムには多数の入力量、つまり作業の開始前に設定される引数があります。 アルゴリズムの目標は、結果を取得することです。

モデル

1. モデルは、何らかのオブジェクト、オブジェクトのシステム、プロセスまたは現象であり、ある意味で、他のオブジェクト、オブジェクトのシステム、プロセスまたは現象と同様です。
2. 線形 回帰 model は、データに最適な係数と定数のベクトルを格納します。
3. モデルはアルゴリズムの結果であり、データと予測アルゴリズムで構成されています。
4. ディシジョン ツリー テンプレートには、個々の分岐に対応する一連の if-then ステートメントが格納されます。
5. モデルは後で保存することができ、プログラムとして機能し、以前に保存されたアルゴリズムの関数を使用して新しい予測を行います。

最終更新日 : 25 年 2023 月 XNUMX 日