Modellen en algoritmen zijn de meest fundamentele concepten in de wiskunde en de toegepaste wetenschappen die ze gebruiken, en in de moderne informatietechnologie. De plaatsen die deze concepten innemen, zijn echter heel verschillend. Dit is vooral duidelijk in de computationele wiskunde: hoewel het model alleen wordt gebruikt als een formele beschrijving van het computationele object, is het algoritme de basis voor de organisatie van het computerproces.
Algoritmen zijn overal om ons heen. De dierenwereld, mensen, computers en machines zijn gebaseerd op hun principes. Sommige zijn voor de hand liggend, andere zijn aan het zicht onttrokken, maar dat betekent niet dat ze niet bestaan. Maar wat is het verschil tussen een model en een algoritme? Laten we het uitzoeken.
Key Takeaways
- Een model vertegenwoordigt de relatie tussen variabelen in een systeem, terwijl een algoritme een stapsgewijze procedure is om een probleem op te lossen of een taak uit te voeren.
- Modellen kunnen statisch of dynamisch zijn en voorspellingen of inzichten bieden, terwijl algoritmen instructies geven om een specifiek doel te bereiken.
- Algoritmen kunnen worden gebruikt om modellen te maken of te optimaliseren, terwijl modellen kunnen worden gebruikt als input voor verschillende algoritmen.
Model versus algoritme
Een model definieert patronen. Een model kan worden gebruikt om voorspellingen te doen op basis van eerdere gegevens. Algoritmen kunnen worden gemaakt met behulp van modellen. Een model kan een computerprogramma zijn. Een algoritme is een reeks instructies die worden gevolgd om een bepaald probleem op te lossen. Algoritmen kunnen gebaseerd zijn op wiskundige berekeningen. Algoritmen kunnen op verschillende gebieden worden gebruikt, waaronder IT.
Algoritme eigenschappen:
- Universaliteit (massiviteit) - toepasbaarheid van algoritmen op verschillende invoergegevenssets.
- Discretie - het proces van het oplossen van het probleem volgens het algoritme is verdeeld in afzonderlijke acties.
- Eindigheid - elk van de acties en het hele algoritme als geheel is noodzakelijkerwijs voltooid.
- Resultaten – na beëindiging van de uitvoering van het algoritme wordt het eindresultaat zonder mankeren verkregen.
- Uitvoerbaarheid (effectiviteit) – het resultaat van het algoritme wordt bereikt voor een eindig aantal stappen.
- Determinisme (zekerheid) – het algoritme mag geen voorschriften bevatten waarvan de betekenis dubbelzinnig kan worden waargenomen. Dat wil zeggen dat hetzelfde voorschrift na uitvoering hetzelfde resultaat moet geven.
- Consistentie – de volgorde van uitvoering van commando's moet duidelijk zijn voor de uitvoerder en mag geen dubbelzinnigheid toelaten.
Een model fungeert als een programma en kan voorspellingen doen op basis van de functionaliteit die al in het algoritme is ingebouwd. Modellen zijn dus de algoritmen die aan gegevens werken. Een model is een weergave van wat het algoritme al heeft geleerd.
De volgende eigenschappen van modellen worden onderscheiden:
- Toereikendheid
- Detail
- Waarde
Adequaatheid is de mate waarin een model overeenkomt met een reëel object of proces. Toereikendheid is een van de belangrijkste eigenschappen die de waarde van een model bepalen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Model | Algoritme |
|---|---|---|
| Definitie | Model is een uitdrukking van een algoritme dat verborgen patronen identificeert. | Een algoritme is een reeks goed gedefinieerde instructies die worden gebruikt voor het oplossen van een complex probleem. |
| Betekenis | Een model is een weergave van wat al door een algoritme is geleerd. | Algoritmen zijn de motoren van machine learning die een dataset omzetten in een modus. |
| Concept | Een model is een computerprogramma met specifieke instructies en datastructuren. | Algoritmen zijn gebaseerd op statistiek, calculus en lineaire algebra. |
| Waar wordt gebruikt? | kan patronen vinden of beslissingen nemen op basis van een voorheen ongeziene dataset | Algoritmen worden gebruikt op alle gebieden van IT en in veel andere industrieën |
| Type | Binaire classificatie, classificatie met meerdere klassen en regressie | Onder toezicht, semi-onder toezicht, zonder toezicht en versterking |
Wat is modellering?
Het model slaat de output van het “algoritme” op. Het vertegenwoordigt wat is geëxtraheerd uit het algoritme dat "leert" van de gegevens en bevat een specifieke set functies van het algoritme. Een model is een weergave van echte of denkbeeldige wereldobjecten en hun eigenschappen.
Modellen worden veel gebruikt in wetenschappelijk onderzoek (met als doel nieuwe kennis over de wereld om ons heen te verwerven), in engineering en in praktische menselijke activiteiten. Geen enkel model kan met absolute nauwkeurigheid alle eigenschappen en gedragingen van zijn prototype reproduceren, en daarom komen numerieke of andere resultaten verkregen op basis van een model slechts bij benadering, met een zekere mate van nauwkeurigheid, overeen met de werkelijkheid. Soms kan de nauwkeurigheid van een model worden uitgedrukt in enkele eenheden, en soms moeten we ons beperken tot "kwalitatieve" schattingen of gewoon gezond verstand.
Wat is een algoritme?
Een algoritme is een duidelijke opeenvolging van acties, waarvan de uitvoering een vooraf bepaald resultaat oplevert. Simpel gezegd, het is een set instructies voor een bepaalde taak. De term is het best bekend in Computer Science, waar het verwijst naar instructies om een probleem op een efficiënte manier op te lossen. Algoritmen verwijzen nu naar elke reeks acties die duidelijk kan worden beschreven en verdeeld in eenvoudige stappen die naar een doel leiden.
Het woord "algoritme" komt van de naam van de Centraal-Aziatische wiskundige al-Khwarizmi.
(IX eeuw) en werd in de wiskunde gebruikt om de regels aan te geven voor het uitvoeren van vier rekenkundige bewerkingen: optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen. Tegenwoordig wordt het concept van algoritmen niet alleen in de wiskunde gebruikt, maar ook op veel gebieden van menselijke activiteit,
Belangrijkste verschillen tussen model en algoritme
Algoritme
- Algoritmen zijn procedures die worden uitgevoerd op gegevens om patronen te vinden en te leren.
- Algoritmen zijn een soort automatische programmering waarin machine learning modellen vertegenwoordigen het programma zelf.
- De algoritmen zijn gebaseerd op statistiek, calculus en lineaire algebra.
- Algoritme - een duidelijk en nauwkeurig voorschrift (instructie) aan de artiest om een bepaalde reeks acties uit te voeren om een bepaald doel te bereiken of een bepaald probleem op te lossen.
- Het algoritme heeft een aantal invoergrootheden - argumenten, die worden ingesteld voordat het werk begint. Het doel van het algoritme is om een resultaat te krijgen.
Model
- Een model is een object, een systeem van objecten, processen of fenomenen, in een of andere zin vergelijkbaar met andere objecten, systemen van objecten, processen of fenomenen.
- de lineaire regressie model slaat de vector van coëfficiënten en constanten op die het best bij de gegevens passen.
- Modellen zijn het resultaat van algoritmen en bestaan uit data en een voorspellingsalgoritme.
- Een beslissingsboomsjabloon slaat de set van als-dan-instructies op die overeenkomen met individuele takken.
- Het model kan voor later worden bewaard en fungeert als een programma dat de eerder opgeslagen functies van het algoritme gebruikt om nieuwe voorspellingen te doen.
Laatst bijgewerkt: 25 november 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Emma Smith heeft een MA in Engels van Irvine Valley College. Ze is journalist sinds 2002 en schrijft artikelen over de Engelse taal, sport en recht. Lees meer over mij op haar bio pagina.
