アルゴリズムとモデルの簡単な分析

議論の前提となるのはコンセプトの明確化であり、研究開発コミュニケーションにおいてコンセプトの混同は大きな障害となり、コミュニケーションの効率に大きく影響します。人工知能、特に機械学習の分野では、アルゴリズムとモデルは関連するものの異なる概念であり、この 2 つの意味とつながりを理解することで、議論する問題がより明確になります。

アルゴリズムとは何ですか?

コンピュータ分野では、アルゴリズムには明確な定義があります。わかりやすくするために、Baidu Encyclopedia によるアルゴリズムの説明を以下に示します:

アルゴリズムとは、問題解決ソリューションの正確かつ完全な説明を指します。問題を解決するための一連の明確な指示です。アルゴリズムは、問題を解決するための戦略的メカニズムを記述する体系的なアプローチの使用を表します。

つまり、アルゴリズムは、ある標準入力に対して、限られた時間内で必要な出力を得ることができます。アルゴリズム内の命令は、実行時に初期状態と (おそらく空の) 初期入力から開始し、限定的で明確に定義された一連の状態を経て、最後に出力を生成して最終状態で停止できる計算を記述します。

異なるアルゴリズムは、同じタスクを完了するために異なる時間、空間、または効率を使用する可能性があります。アルゴリズムの品質は、空間の複雑さと時間の複雑さによって測定できます。

モデルとは何ですか?

モデルは、非常に幅広い概念的拡張を持つ単語です。ここでは、Baidu Encyclopedia の説明も引用します:

物理的または仮想表現の助けを借りた主観的な意識を通じて、それは以下を構成します。形態構造の客観的な説明 目的を表現する物体（物体と物体は同一ではなく、物理的、仮想的、平面的、立体的とは限らない）。

モデルには、おもちゃの模型、科学モデル、経済モデル、論理モデルなどがあります。たとえば、地球儀は地球のモデル、合理的な人間は経済的な人間です。人間の行動のモデル、およびコンピュータ ネットワークにおけるレイヤー 7 プロトコルは、ネットワーク プロトコルなどのモデルです。

このうち、科学モデルとは、科学研究における研究手法の一種の総称であり、数式やコンピュータシミュレーション、あるいは単純な図などを用いて、自然を単純化して表現したものであり、このモデルを分析することで、さらなる研究が期待されています。説明、仮説の検証、データの分析など、科学を理解する。さまざまなニーズに応じて、科学モデルは概念モデルを通じて現象を理解するのに役立ち、運用モデルは運用上の定義を提供し、数学モデルは定量化に役立ち、画像モデルは抽象概念を視覚化するために使用できます。

注目すべきは数学モデルです。数学モデルは、現実世界の一部に関する特殊な目的のための抽象的かつ単純化された構造です。文字、数字、その他の数学記号を使用して方程式や不等式を確立したり、チャート、画像、ブロック図などを使用して記述したりします。客観的な物事、その内部関係の特徴と数学的構造表現。

簡単に言えば、モデルは物事を抽象化したものです。

機械学習のアルゴリズムとモデル

機械学習の特定の分野では、アルゴリズムとモデルにもより具体的な定義があります。

機械学習における「アルゴリズム」

機械学習におけるアルゴリズムとは、特定の計算方法、つまり全体的な最適解を見つけてそのプロセスを作成する方法を指します。効率的かつ正確であり、本質的にはコンピューター アルゴリズムです。

機械学習アルゴリズムは、「パターン認識」、データからの「学習」、またはデータセットへの「フィッティング」を実行します。機械学習アルゴリズムは、アルゴリズムの効率の分析と記述と同様に、擬似コードで記述し、最新のプログラミング言語で実装できます。複数の機械学習アルゴリズムを一緒に実装し、標準のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を備えたライブラリで提供できます。一般的な例は、Python での分類、回帰、クラスタリングなどの多くの機械学習アルゴリズムの実装を提供する scikit-learn ライブラリです。

機械学習の「モデル」

機械学習の「モデル」は、データセット上で実行される機械学習アルゴリズムの出力であり、出力を表します。機械学習アルゴリズムの学習内容は、予測を行うために使用されるルール、数値、およびその他のアルゴリズム固有のデータ構造です。言い換えれば、機械学習モデルは、特定の種類の問題を解決するために、機械学習アルゴリズムによって自動的に記述、作成、または学習されるプログラムです。データ構造はある意味モデルとみなすことができますが、以下に BTree とニューラル ネットワーク モデルの比較を示します。

#機械学習で考慮すべき主な問題は、どのようなモデルを学習するかです。たとえば、教師あり学習プロセスでは、モデルは学習対象の条件付き確率分布または決定関数です。データで構成されるサンプル空間には、さまざまな条件付き確率分布または決定関数が含まれる場合があり、それぞれがモデルに対応するため、このサンプル空間には複数のモデルが存在します。

機械学習のモデルに関連するもう 1 つの概念は戦略です。戦略とは、標本空間から最適なパラメータを持つモデルを選択する基準であり、モデルの分類や予測結果と実際の状況との誤差（損失関数）が小さいほど、モデルは優れていると言えます。言い換えれば、損失関数を導入してモデルの品質を測定するという戦略です。

機械学習におけるアルゴリズムとモデルの関係

アルゴリズムとモデルは多くの場合、切り離せないものです。アルゴリズムは、ある種の問題に対する答えであり、モデル構築プロセスのリンクであり、モデルに「思考」能力を与えるリンクです。モデルは、データとタスクの概念を含む一連のアルゴリズムの数学的表現です。したがって、アルゴリズムの品質ではなくモデルの品質を評価し、アルゴリズムには適用可能な環境とシナリオのみが存在します。

機械学習に関する限り、平たく言えば、モデルは目的関数として近似的に理解でき、アルゴリズムは目的関数を解決するための方法です。すべての問題には複数のモデリング手法を使用できます。たとえば、分類問題は SVM または NB で実行できますが、目的関数は異なります。たとえば、決定木では、モデルは二分木モデルにすることができ、目的関数として記述された場合、それは区分関数になります。この目的関数を使って、どうやって解くのでしょうか?典型的なアルゴリズムは、ルートから開始し、情報利得を最大化し、ジニ係数の分散を最小化するという特定の分割原則を採用して分割する、貪欲アルゴリズムまたはヒューリスティック アルゴリズムです。

デシジョン ツリー ベースのソリューションとその進化的バリエーションは、これまでのところ、基本的にヒューリスティック分割を使用してきました。その後のバギング、ブースティング、ランダム フォレスト、ディープ フォレストのいずれであっても、アルゴリズムは本質的に同じです。何も変わっていません。 、使用されるモデルが変更されるだけです。

概要

アルゴリズムとモデルには、広範な一般的な重要性があります。具体的には、機械学習の分野では、アルゴリズムはコードで実装され、データ上で実行されるプロセスです。モデルはアルゴリズムによって出力され、モデルデータと予測アルゴリズムで構成されます。機械学習アルゴリズムは、機械学習モデルがプログラムを表す一種の自動プログラミングを提供します。コンセプトが明確になると、さらなる研究と議論のための基礎が生まれます。

以上がアルゴリズムとモデルの簡単な分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。