Voraussetzung für die Diskussion von Themen ist die Klärung von Konzepten. Konzeptverwirrung ist ein großes Hindernis in der F&E-Kommunikation, das die Effizienz der Kommunikation stark beeinträchtigt. Im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere des maschinellen Lernens, sind Algorithmen und Modelle zwei verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Das Verständnis der Bedeutung und Verbindung zwischen den beiden kann die von uns diskutierten Themen klarer machen.
Im Computerbereich haben Algorithmen eine klare Definition. Der Einfachheit halber finden Sie hier die Beschreibung des Algorithmus aus der Baidu-Enzyklopädie:
Der Algorithmus bezieht sich auf eine genaue und vollständige Beschreibung der Problemlösungslösung und ist eine Reihe klarer Anweisungen zur Lösung des Problems stellen einen systematischen Ansatz zur Beschreibung strategischer Mechanismen zur Lösung von Problemen dar.
Das heißt, für den Algorithmus kann die erforderliche Ausgabe für bestimmte standardisierte Eingaben innerhalb einer begrenzten Zeit erhalten werden. Anweisungen in einem Algorithmus beschreiben eine Berechnung, die bei ihrer Ausführung von einem Anfangszustand und einer (möglicherweise leeren) Anfangseingabe ausgehen, eine begrenzte und klar definierte Reihe von Zuständen durchlaufen und schließlich eine Ausgabe erzeugen und bei einem Endzustand enden kann.
Verschiedene Algorithmen können unterschiedliche Zeit, Raum oder Effizienz nutzen, um dieselbe Aufgabe zu erledigen. Die Qualität eines Algorithmus kann an der räumlichen Komplexität und der zeitlichen Komplexität gemessen werden.
Modell ist ein Wort mit einer sehr breiten konzeptionellen Erweiterung. Hier zitieren wir auch die Beschreibung in der Baidu-Enzyklopädie:
Durch subjektives Bewusstsein mit Hilfe von physischem oder Bei der virtuellen Darstellung wird das Ziel gebildet. Ein Objekt, das eine morphologische Struktur ausdrückt (Objekte sind nicht gleich Objekten und nicht auf Entitäten und virtuelle Objekte beschränkt und nicht auf ebene und dreidimensionale Objekte beschränkt).
Ein Modell kann ein Modellspielzeug, ein wissenschaftliches Modell, ein Wirtschaftsmodell, ein logisches Modell usw. sein. Ein Globus ist beispielsweise ein Modell der Erde und ein rationaler Mensch. Wirtschaftsmensch ist ein ökonomisches Modell für menschliches Verhalten, das 7-Schichten-Protokoll in Computernetzwerken ist das Modell für Netzwerkprotokolle und so weiter.
Unter diesen ist wissenschaftliches Modell ein allgemeiner Begriff für eine Art Forschungsmethode in der wissenschaftlichen Forschung. Wir hoffen, dass es mathematische Formeln, Computersimulationen oder einfache Diagramme verwendet, um eine vereinfachte Natur darzustellen um mehr über Wissenschaft zu erfahren, einschließlich Erklärungen, Hypothesentests oder Datenanalysen. Abhängig von den unterschiedlichen Anforderungen können wissenschaftliche Modelle durch konzeptionelle Modelle zum Verständnis von Phänomenen beitragen, operative Modelle können operative Definitionen liefern, mathematische Modelle können bei der Quantifizierung helfen und Bildmodelle können zur Visualisierung abstrakter Konzepte verwendet werden.
Worauf man sich konzentrieren muss, ist das mathematische Modell. Ein mathematisches Modell ist eine abstrakte, vereinfachte Struktur über einen Teil der realen Welt und dient einem speziellen Zweck. Es verwendet Buchstaben, Zahlen und andere mathematische Symbole zur Aufstellung von Gleichungen oder Ungleichungen sowie Diagramme, Bilder, Blockdiagramme usw. zur Beschreibung objektive Dinge und mathematische Strukturausdrücke ihrer inneren Beziehungen.
Einfach ausgedrückt ist ein Modell eine Abstraktion von Dingen.
Im spezifischen Bereich des maschinellen Lernens haben Algorithmen und Modelle auch spezifischere Definitionen.
Der „Algorithmus“ beim maschinellen Lernen
Der Algorithmus beim maschinellen Lernen bezieht sich auf eine bestimmte Berechnungsmethode, also darauf, wie man das Problem löst Globales Problem Die optimale Lösung und die Effizienz und Genauigkeit des Prozesses sind im Wesentlichen Computeralgorithmen.
Maschinelle Lernalgorithmen führen eine „Mustererkennung“, ein „Lernen“ aus Daten oder eine „Anpassung“ an einen Datensatz durch. Algorithmen für maschinelles Lernen können in Pseudocode beschrieben und in jeder modernen Programmiersprache implementiert werden, ebenso wie die Analyse und Beschreibung der Algorithmuseffizienz. Mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen können gemeinsam implementiert und in Bibliotheken mit Standard-Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) bereitgestellt werden. Ein beliebtes Beispiel ist die scikit-learn-Bibliothek, die Implementierungen vieler Algorithmen für maschinelles Lernen wie Klassifizierung, Regression und Clustering in Python bereitstellt.
Das „Modell“ beim maschinellen Lernen
Das „Modell“ beim maschinellen Lernen ist die Ausgabe eines Algorithmus für maschinelles Lernen, der auf Daten ausgeführt wird set stellt dar, was ein Algorithmus für maschinelles Lernen gelernt hat, d. h. die Regeln, Zahlen und alle anderen algorithmischen Datenstrukturen, die zum Treffen von Vorhersagen verwendet werden. Mit anderen Worten ist ein Modell für maschinelles Lernen ein Programm, das automatisch von einem Algorithmus für maschinelles Lernen geschrieben, erstellt oder gelernt wird, um eine bestimmte Art von Problem zu lösen. In gewissem Sinne kann die Datenstruktur als Modell betrachtet werden. Das Folgende ist ein Vergleich zwischen BTree- und neuronalen Netzwerkmodellen.
Das Hauptproblem beim maschinellen Lernen ist, welche Art von Modell gelernt werden soll. In einem überwachten Lernprozess ist das Modell beispielsweise die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung oder Entscheidungsfunktion, die gelernt werden soll. Der aus Daten bestehende Probenraum kann verschiedene bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Entscheidungsfunktionen enthalten, von denen jede einem Modell entspricht, sodass in diesem Probenraum mehrere Modelle vorhanden sind.
Ein weiteres Konzept im Zusammenhang mit Modellen im maschinellen Lernen ist die Strategie. Die Strategie ist das Kriterium für die Auswahl des Modells mit optimalen Parametern aus dem Stichprobenraum. Je kleiner der Fehler (Verlustfunktion) zwischen den Klassifizierungs- oder Vorhersageergebnissen des Modells und der tatsächlichen Situation ist, desto besser ist das Modell. Mit anderen Worten: Die Strategie besteht darin, die Qualität des Modells durch Einführung einer Verlustfunktion zu messen.
Die Beziehung zwischen Algorithmen und Modellen beim maschinellen Lernen
Algorithmen und Modelle sind oft untrennbar miteinander verbunden. Ein Algorithmus ist die Antwort auf eine Art Problem, eine Verbindung im Modellbildungsprozess und eine Verbindung, die dem Modell die Fähigkeit zum „Denken“ verleiht. Das Modell ist der mathematische Ausdruck einer Reihe von Algorithmen, einschließlich der Konzepte von Daten und Aufgaben. Daher bewerten wir die Qualität eines Modells und nicht die Qualität eines Algorithmus. Ein Algorithmus hat nur seine anwendbare Umgebung und seine anwendbaren Szenarien.
Was maschinelles Lernen betrifft, kann das Modell für den Laien ungefähr als Zielfunktion verstanden werden, und der Algorithmus ist die Methode zur Lösung der Zielfunktion. Alle Probleme können mehrere Modellierungsmethoden haben. Beispielsweise können Klassifizierungsprobleme mit SVM oder NB durchgeführt werden, ihre objektiven Funktionen sind jedoch unterschiedlich. Beispielsweise kann das Modell in einem Entscheidungsbaum ein binäres Baummodell sein. Wenn es als Zielfunktion geschrieben ist, handelt es sich um eine stückweise Funktion. Wie kann man diese Zielfunktion lösen? Ein typischer Algorithmus ist der Greedy-Algorithmus oder heuristische Algorithmus, der von der Wurzel ausgeht und zur Aufteilung ein bestimmtes Aufteilungsprinzip anwendet. Das Prinzip dieser Aufteilung besteht darin, den Informationsgewinn zu maximieren und die Varianz des Gini-Koeffizienten zu minimieren.
Entscheidungsbaumbasierte Lösungen und ihre evolutionären Varianten. Die grundlegende Methode ist bisher die heuristische Aufteilung. Unabhängig davon, ob es sich um nachfolgendes Bagging, Boosting, Random Forest oder Deep Forest handelt, hat sich der Algorithmus im Wesentlichen nicht geändert verändert sich einfach.
Algorithmen und Modelle haben eine breite allgemeine Bedeutung. Insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens ist ein Algorithmus ein Prozess, der in Code implementiert ist und auf Daten ausgeführt wird. Das Modell wird vom Algorithmus ausgegeben und besteht aus Modelldaten und einem Vorhersagealgorithmus. Algorithmen für maschinelles Lernen stellen eine Art automatisierter Programmierung dar, bei der Modelle für maschinelles Lernen Programme darstellen. Sobald die Konzepte klar sind, wird eine Grundlage für weitere Studien und Diskussionen geschaffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Analyse von Algorithmen und Modellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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