Różnica między modelem a algorytmem

Od przewidywania giełdowego i prognozowania pogody po samochody napędzające raka, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe już rewolucjonizują świat. Uczenie maszynowe to nauka o zachęcaniu komputerów do myślenia i działania bez wyraźnego zaprogramowania. W tym artykule porozmawiamy o dwóch najbardziej podstawowych komponentach, które składają się na uczenie maszynowe - modele i algorytmy.

Co to jest algorytm?

Algorytm to zestaw dobrze zdefiniowanych programów lub instrukcji zwykle używanych do rozwiązania złożonego problemu lub wykonania zadań. Algorytm to podejście krok po kroku, które prowadzi maszyny lub komputery do wykonywania określonych zadań lub nauki czegoś takiego jak nauczyciel wyjaśniający rzeczy lub edukowanie swoich uczniów. Od samego początku ludzie zbudowali maszyny do uproszczenia swojej pracy. Ale maszyny, w przeciwieństwie do ludzi, nie mają mózgu samodzielnie wykonywać zadania. Maszyny muszą być zaprogramowane i karmione dane, aby wykonać zadania. Programy te można nazwać algorytmami. Mówiąc najprościej, algorytm jest skończonym zestawem instrukcji do rozwiązywania problemów, krok po kroku.

Co to jest model?

W uczeniu maszynowym model jest wyrażeniem algorytmu, który identyfikuje ukryte wzorce lub powoduje, że prognozy przeczesują góry danych. Jeśli algorytmy przyjmują dane w celu dostarczenia danych wyjściowych lub decyzji, model jest matematyczną reprezentacją procesu rzeczywistego, który zawiera określony zestaw funkcjonalności algorytmu. Modele są silnikami matematycznymi AI, które reprezentują obiekty i ich związek ze sobą. Obiekty mogą być od „komentarzy” na poście mediów społecznościowych po cząsteczki w eksperymencie laboratoryjnym. Model działa jak program i na podstawie już przechowywanej funkcjonalności algorytmu, może dokonywać prognoz. Tak więc modele są wyniki algorytmów uczenia maszynowego uruchamiane na danych. Model jest reprezentacją tego, czego już nauczył się algorytm.

Różnica między modelem a algorytmem

Oznaczający

- Zarówno modele, jak i algorytmy są ważnymi częściami systemu uczenia maszynowego. Chociaż oba terminy są często używane zamiennie, nie są takie same. Algorytm to zestaw dobrze zdefiniowanych programów lub instrukcji uruchomionych danych w celu utworzenia modelu uczenia maszynowego w celu wykonywania określonych zadań. Model uczenia maszynowego jest wyrażeniem algorytmu, który działa na danych i reprezentuje to, czego już nauczył się algorytm ML.

Pojęcie

- Model uczenia maszynowego jest jak oprogramowanie komputerowe zaimplementowane w kodzie w celu identyfikacji wzorców lub zachowań na podstawie wcześniejszych doświadczeń lub wcześniej zebranego zestawu danych. Na przykład w rozpoznawaniu obrazu modele uczenia maszynowego można zaprogramować w celu identyfikacji obiektów, takich jak pojazdy lub ludzie. Algorytm uczenia maszynowego to procedura lub metoda stosowana do znalezienia ukrytych wzorów w zestawie danych. Algorytmy oparte są na statystykach, rachunku różniczkowym i algebrze liniowej.

Model vs. Algorytm: wykres porównawczy

Streszczenie

Uczenie maszynowe ma ogromny potencjał do poprawy produktów, procesów i badań. Ale komputery zwykle nie działają samodzielnie i wyjaśniają swoje prognozy, które stanowią barierę dla przyjęcia uczenia maszynowego. Modele i algorytmy sprawiają, że uczenie maszynowe w całości i funkcjonowanie. Modele uczenia maszynowego to dobrze zdefiniowane obliczenia utworzone w wyniku algorytmu przyjmującego dane wejściowe i wytwarzające wyjścia. Są jak programy, które można znaleźć ukryte wzorce lub podejmować decyzje na podstawie wcześniej zebranych danych. Algorytmy są tym, czego uczenia maszynowe używają do przekształcenia zestawu danych w model. Algorytmy to silniki uczenia maszynowego, które informują komputery, co robić i jak robić w precyzyjny, prosty sposób.

Jaka jest różnica między modelem a algorytmem w uczeniu maszynowym?

Modele uczenia maszynowego są jak programy do znalezienia ukrytych wzorców lub podejmowania decyzji na podstawie wcześniej zebranych danych, podczas gdy algorytmy są silnikami uczenia maszynowego, które konwertują zestaw danych na model.

Jaki jest model uczenia maszynowego?

Model uczenia maszynowego jest jak program komputerowy lub oprogramowanie z określonymi regułami i strukturami danych w celu zidentyfikowania ukrytych wzorców lub podejmowania decyzji na podstawie wcześniej zebranego zestawu danych. Istnieje wiele modeli pochylania maszyn, a każdy z nich opiera się na określonych algorytmach uczenia maszynowego.

Jaka jest różnica między modelem a klasyfikatorem?

Model terminów i klasyfikator są często używane synonimicznie w niektórych kontekstach. Jednak klasyfikatory są bardzo podobne do algorytmów - instrukcje używane przez maszyny do identyfikacji i klasyfikacji danych. Model jest jak program o określonych regułach i strukturach danych.

Co oznacza model algorytmiczny?

Model algorytmiczny to zestaw dobrze zdefiniowanych instrukcji, które przyjmują pewne dane wejściowe, manipulują je i wytwarzają wyjścia. To jest jak model, który przybiera formę algorytmu.

Jest algorytm maszyną?

Nie, absolutnie nie. Algorytm to procedura lub zestaw instrukcji oparty na danych w celu utworzenia modelu uczenia maszynowego. Mówi komputerowi, co zrobić z danymi i jak analizować dane, aby przewidzieć wartości wyjściowe.

Jaki jest model w nauce danych?

Model w naukach danych to abstrakcja, która organizuje elementy danych i standaryzuje związek tych elementów danych.