Модель проти алгоритму: різниця та порівняння

Моделі та алгоритми є найбільш фундаментальними поняттями в математиці та прикладних науках, які їх використовують, а також у сучасних інформаційних технологіях. Однак місця, які займають ці поняття, зовсім різні. Це особливо чітко видно в обчислювальній математиці: у той час як Модель використовується лише як формальний опис обчислювального об’єкта, Алгоритм є основою самої організації комп’ютерного процесу. 

Алгоритми навколо нас. На їх принципах заснований тваринний світ, люди, комп’ютери, машини. Деякі з них очевидні, а інші приховані від очей, але це не означає, що їх немає. Але яка різниця між моделлю та алгоритмом? Давай дізнаємось.

Ключові винесення

1. Модель представляє зв’язок між змінними в системі, тоді як алгоритм – це покрокова процедура вирішення проблеми або виконання завдання.
2. Моделі можуть бути статичними або динамічними та надавати прогнози чи розуміння, а алгоритми надавати інструкції для досягнення конкретної мети.
3. Алгоритми можна використовувати для створення або оптимізації моделей, а моделі можна використовувати як вхідні дані для різних алгоритмів.

Модель проти алгоритму

Модель визначає шаблони. Модель можна використовувати для прогнозування з використанням попередніх даних. Алгоритми можна створювати за допомогою моделей. Модель може бути комп’ютерною програмою. Алгоритм — це послідовність інструкцій, які виконуються для вирішення певної проблеми. Алгоритми можуть базуватися на математичних розрахунках. Алгоритми можуть бути використані в різних сферах, в тому числі в IT.

Властивості алгоритму:

1. Універсальність (масовість) – застосовність алгоритму до різних вхідних наборів даних.
2. Дискретність – процес розв’язування задачі за алгоритмом розбитий на окремі дії.
3. Скінченність – кожна з дій і весь алгоритм в цілому є обов’язково завершеними.
4. Результати – після закінчення виконання алгоритму остаточний результат виходить в обов’язковому порядку.
5. Виконуваність (ефективність) – результат алгоритму досягається за скінченну кількість кроків.
6. Детермінованість (визначеність) – алгоритм не повинен містити будь-яких приписів, зміст яких може бути сприйнятий неоднозначно. Тобто один і той же наказ після виконання повинен давати той самий результат.
7. Послідовність – порядок виконання команд повинен бути зрозумілим виконавець і не повинен допускати двозначності.

Модель діє як програма і може робити прогнози на основі функцій, уже вбудованих в алгоритм. Таким чином, моделі - це алгоритми, що працюють з даними. Модель — це представлення того, що алгоритм уже вивчив.

Виділяють наступні властивості моделей:

1. Адекватність
2. деталь
3. значення

Адекватність — ступінь відповідності моделі реальному об’єкту чи процесу. Адекватність є однією з найважливіших властивостей, що визначають цінність моделі.

Таблиця порівняння

Параметри порівняння	Model	Алгоритм
Визначення	Модель — це вираження алгоритму, який визначає приховані шаблони.	Алгоритм — це набір чітко визначених інструкцій, які використовуються для вирішення складної задачі.
Сенс	Модель — це представлення того, що вже було вивчено за допомогою алгоритму.	Алгоритми — це механізми машинного навчання, які перетворюють набір даних у режим.
Концепція	Модель — це комп’ютерна програма зі специфічними інструкціями та структурами даних.	Алгоритми базуються на статистиці, обчисленні та лінійній алгебрі.
Де використовується	може знаходити закономірності або приймати рішення на основі раніше невідомого набору даних	Алгоритми використовуються у всіх сферах ІТ та багатьох інших галузях
тип	Бінарна класифікація, багатокласова класифікація та регресія	Під наглядом, напівпід наглядом, без нагляду та підкріплення

Що таке модель?

Модель зберігає вихідні дані «алгоритму». Він представляє те, що було витягнуто з алгоритму, який «навчається» з даних, і містить певний набір функцій з алгоритму. Модель — це відображення реальних чи уявних об’єктів світу та їхніх властивостей. 

Моделі широко використовуються в наукових дослідженнях (з метою отримання нових знань про навколишній світ), в техніці та практичній діяльності людини. Жодна модель не може з абсолютною точністю відтворити всі властивості і поведінку свого прототипу, тому чисельні чи інші результати, отримані на основі моделі, відповідають дійсності лише приблизно, з певним ступенем точності. Іноді точність моделі може бути виражена в деяких одиницях, а іноді доводиться обмежуватися «якісними» оцінками або просто здоровим глуздом.

Що таке алгоритм?

Алгоритм — це чітка послідовність дій, виконання яких дає деякий заздалегідь заданий результат. Простіше кажучи, це набір інструкцій для певного завдання. Термін найбільш відомий в Інформатика, де йдеться про вказівки щодо ефективного вирішення проблеми. Алгоритми тепер стосуються будь-якої послідовності дій, яку можна чітко описати та розділити на прості кроки, які ведуть до мети.

Слово «алгоритм» походить від імені середньоазіатського математика аль-Хорезмі.

(IX ст.) і використовувався в математиці для позначення правил виконання чотирьох арифметичних дій: додавання, віднімання, множення та ділення. У наш час поняття алгоритмів використовується не тільки в математиці, а й у багатьох сферах людської діяльності,

Основні відмінності між моделлю та алгоритмом

Алгоритм

1. Алгоритми — це процедури, які виконуються над даними для пошуку закономірностей і навчання.
2. Алгоритми — це вид автоматичного програмування, в якому навчання за допомогою машини моделі представляють саму програму.
3. Алгоритми базуються на статистиці, численні та лінійній алгебрі.
4. Алгоритм - чіткий і точний припис (вказівка) виконавцю виконати певну послідовність дій для досягнення поставленої мети або вирішення поставленої задачі.
5. Алгоритм має ряд вхідних величин – аргументів, які задаються перед початком роботи. Мета алгоритму – отримати результат.

Model

1. Модель - це деякий об'єкт, система об'єктів, процесів або явищ, в тій чи іншій мірі схожих на інші об'єкти, системи об'єктів, процеси або явища.
2. Лінійний регресія модель зберігає вектор коефіцієнтів і констант, які найкраще відповідають даним.
3. Моделі є результатом роботи алгоритмів і складаються з даних і алгоритму прогнозування.
4. Шаблон дерева рішень зберігає набір операторів if-then, що відповідають окремим гілкам.
5. Модель може бути збережена на потім і діє як програма, використовуючи раніше збережені функції алгоритму для створення нових прогнозів.

Останнє оновлення: 25 листопада 2023 р