Unterschied zwischen Modell und Algorithmus

Von der Vorhersage des Aktienmarktes und der Vorhersage des Wetters bis hin zum Fahren von Autos und zur Heilung von Krebs, KI und maschinellem Lernen revolutionieren bereits die Welt. Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die Computer zum Nachdenken und Handeln zu bringen, ohne explizit programmiert zu werden. In diesem Artikel werden wir über zwei der grundlegendsten Komponenten sprechen, aus denen sich maschinelles Lernen zusammensetzt - Modelle und Algorithmen.

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine Reihe gut definierter Programme oder Anweisungen, die normalerweise zur Lösung eines komplexen Problems oder zur Erledigung von Aufgaben verwendet werden. Ein Algorithmus ist ein Schritt-für-Schritt. Von Anfang an haben Menschen Maschinen gebaut, um ihre Arbeit zu vereinfachen. Aber Maschinen haben im Gegensatz zu Menschen keine Gehirne, um selbst Aufgaben auszuführen. Maschinen müssen programmiert und Daten gefüttert werden, um Aufgaben auszuführen. Diese Programme können als Algorithmen bezeichnet werden. Einfach ausgedrückt ist ein Algorithmus eine endliche Reihe von Anweisungen zum Lösen von Problemen Schritt für Schritt.

Was ist ein Modell?

In maschinellem Lernen ist ein Modell Ausdruck eines Algorithmus, der verborgene Muster identifiziert oder Vorhersagen durch die Kämmen durch Berge von Daten ermöglicht. Wenn Algorithmen Daten entnehmen, um eine Ausgabe oder Entscheidung zu liefern, ist ein Modell die mathematische Darstellung des realen Prozesses. Modelle sind die mathematischen Motoren der KI, die Objekte und ihre Beziehung zueinander darstellen. Die Objekte können alles von den „Kommentaren“ in einem Social -Media -Beitrag bis hin zu Molekülen in einem Labor -Experiment sein. Das Modell wirkt wie ein Programm und basiert auf der bereits gespeicherten Funktionalität des Algorithmus. Die Modelle geben also aus dem auf Daten ausgeführten maschinellen Lernalgorithmen aus. Ein Modell ist die Darstellung dessen, was bereits von einem Algorithmus gelernt wurde.

Unterschied zwischen Modell und Algorithmus

Bedeutung

- Sowohl Modelle als auch Algorithmen sind wichtige Teile eines maschinellen Lernsystems. Obwohl beide Begriffe oft austauschbar verwendet werden, sind sie nicht gleich. Ein Algorithmus ist eine Reihe gut definierter Programme oder Anweisungen, die auf Daten ausgeführt werden, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Ein maschinelles Lernmodell ist Ausdruck eines Algorithmus, der auf Daten ausgeführt wird und das darstellt, was bereits vom ML -Algorithmus gelernt wurde.

Konzept

- Ein maschinelles Lernmodell ist wie in Code implementierte Computersoftware zum Identifizieren von Mustern oder Verhaltensweisen auf der Grundlage früherer Erfahrungen oder zuvor gesammeltem Datensatz. Zum Beispiel können in der Bilderkennung maschinelle Lernmodelle programmiert werden, um Objekte wie Fahrzeuge oder Menschen zu identifizieren. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Prozedur oder Methode, mit der versteckte Muster in einem Datensatz gefunden werden können. Die Algorithmen basieren auf Statistiken, Kalkül und linearen Algebra.

Modell vs. Algorithmus: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Das maschinelle Lernen hat ein großes Potenzial, um Produkte, Prozesse und Forschungen zu verbessern. Computer wirken jedoch normalerweise nicht alleine und erklären ihre Vorhersagen, die ein Hindernis für die Einführung des maschinellen Lernens darstellen. Modelle und Algorithmen machen maschinelles Lernen ganz und funktionieren. Modelle für maschinelles Lernen sind gut definierte Berechnungen, die sich aus dem Algorithmus entsprechen, der Eingänge enthält und Ausgänge erzeugen. Sie sind wie Programme, um verborgene Muster zu finden oder Entscheidungen zu treffen, die auf zuvor gesammelten Daten basieren. Algorithmen verwenden maschinelles Lernen, um einen Datensatz in ein Modell zu verwandeln. Algorithmen sind die Motoren des maschinellen Lernens, die den Computern mitteilen, was zu tun ist und wie es auf genaue Weise zu tun ist.

Was ist Unterschied zwischen Modell und Algorithmus im maschinellen Lernen?

Modelle für maschinelles Lernen sind wie Programme, um versteckte Muster zu finden oder Entscheidungen zu treffen, die auf zuvor gesammelten Daten basieren, während Algorithmen Motoren des maschinellen Lernens sind, die einen Datensatz in ein Modell umwandeln.

Was ist ein Modell im maschinellen Lernen?

Ein Modell im maschinellen Lernen ist wie Computerprogramm oder Software mit bestimmten Regeln und Datenstrukturen, um versteckte Muster zu identifizieren oder Entscheidungen basierend auf zuvor gesammeltem Datensatz zu treffen. Es gibt viele Maschinenliegermodelle, und jeder von ihnen basiert auf bestimmten Algorithmen für maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen Modell und Klassifikator?

Das Begriffsmodell und der Klassifikator werden in bestimmten Kontexten häufig synonym verwendet. Klassifikatoren ähneln jedoch Algorithmen - die Anweisungen, die von Maschinen zur Identifizierung und Klassifizierung von Daten verwendet werden. Ein Modell ist wie ein Programm mit spezifischen Regeln und Datenstrukturen.

Was bedeutet ein algorithmisches Modell?

Ein algorithmisches Modell ist eine Reihe gut definierter Anweisungen, die bestimmte Eingänge aufnehmen, diese manipulieren und Ausgänge erzeugen. Es ist wie ein Modell, das die Form eines Algorithmus annimmt.

Ist Algorithmus eine Maschine?

Nein auf keinen Fall. Ein Algorithmus ist eine Prozedur oder eine Reihe von Anweisungen, die auf Daten basieren, um ein maschinelles Lernmodell zu erstellen. Es gibt einem Computer mit.

Was ist ein Modell in der Data Science?

Ein Modell in Data Science ist eine Abstraktion, die Datenelemente organisiert und die Beziehung dieser Datenelemente zueinander standardisiert.