알고리즘과 모델에 대한 간략한 분석

이슈 논의의 전제는 개념의 명확화입니다. 개념의 혼란은 R&D 커뮤니케이션의 주요 장애물로, 커뮤니케이션 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 알고리즘과 모델은 서로 관련되어 있지만 서로 다른 개념입니다. 둘 사이의 의미와 연관성을 이해하면 우리가 논의하는 문제가 더욱 명확해집니다.

알고리즘이란 무엇인가요?

컴퓨터 분야에서 알고리즘은 명확한 정의를 가지고 있습니다. 단순화를 위해 다음은 Baidu Encyclopedia의 알고리즘에 대한 설명입니다.

알고리즘은 문제 해결 솔루션에 대한 정확하고 완전한 설명을 의미합니다. 알고리즘은 문제 해결을 위한 일련의 명확한 지침을 나타냅니다. 문제에 대한 해결책을 설명하기 위해 체계적인 방법을 사용합니다.

즉, 알고리즘의 경우 특정 표준화된 입력에 대해 제한된 시간 내에 필요한 출력을 얻을 수 있습니다. 알고리즘의 명령은 실행 시 초기 상태와 (비어 있을 수도 있는) 초기 입력에서 시작하여 제한적이고 명확하게 정의된 일련의 상태를 거쳐 최종적으로 출력을 생성하고 최종 상태에서 중지할 수 있는 계산을 설명합니다.

다른 알고리즘은 동일한 작업을 완료하기 위해 다른 시간, 공간 또는 효율성을 사용할 수 있습니다. 알고리즘의 품질은 공간 복잡도와 시간 복잡도로 측정할 수 있습니다.

모델이란 무엇인가요?

모델은 매우 광범위한 개념을 가진 단어입니다. 여기에는 바이두 백과사전의 설명도 인용되어 있습니다.

물리적 또는 가상적 표현의 도움으로 주관적 의식을 통해 형태학적 구조를 객관적으로 설명하는 객체를 구성합니다(객체는 객체와 동일하지 않으며 물리적 및 가상에 국한되지 않고 평면 및 3차원에 국한되지 않음).

모델은 모형 장난감, 과학적 모델, 경제 모델, 논리적 모델 등이 될 수 있습니다. 예를 들어 지구본은 지구의 모델, 이성적인 사람, 경제적인 사람, 인간 행동의 경제적 모델입니다. , 컴퓨터 네트워크의 7계층 프로토콜 네트워크 프로토콜 등의 모델입니다.

그 중 과학적 모델은 과학 연구에 있어서 일종의 연구 방법을 일컫는 총칭으로, 단순화된 자연을 수학 공식이나 컴퓨터 시뮬레이션, 간단한 도표 등을 이용해 표현하는 것으로, 우리는 이 모델을 분석함으로써 과학을 비롯한 과학을 더욱 깊이 이해할 수 있기를 바랍니다. 설명, 가설 테스트 또는 데이터 분석. 다양한 요구에 따라 과학적 모델은 개념 모델을 통해 현상을 이해하는 데 도움이 될 수 있고, 운영 모델은 운영 정의를 제공할 수 있으며, 수학적 모델은 수량화에 도움이 될 수 있으며, 이미지 모델은 추상적 개념을 시각화하는 데 사용될 수 있습니다.

집중해야 할 것은 수학적 모델입니다. 수학적 모델은 실제 세계의 일부에 대한 추상적이고 단순화된 구조이며 특수한 목적을 위해 문자, 숫자 및 기타 수학적 기호를 사용하여 방정식이나 부등식을 설정하고 차트, 이미지, 블록 다이어그램 등을 사용하여 설명합니다. 객관적인 것. 내부 관계의 특성 및 수학적 구조 표현.

간단히 말하면 모델은 사물의 추상화입니다.

기계 학습의 알고리즘 및 모델

기계 학습이라는 특정 분야에서 알고리즘과 모델은 더욱 구체적인 정의를 갖습니다.

머신러닝의 "알고리즘"

머신러닝의 알고리즘은 특정한 계산 방법, 즉 전역 최적 솔루션을 찾아 프로세스를 효율적이고 정확하게 만드는 방법을 의미하는 본질적으로 컴퓨터 알고리즘입니다.

기계 학습 알고리즘은 "패턴 인식", 데이터에서 "학습" 또는 데이터 세트에 "맞춤"을 수행합니다. 기계 학습 알고리즘은 의사 코드로 설명할 수 있으며 알고리즘 효율성에 대한 분석 및 설명과 마찬가지로 모든 최신 프로그래밍 언어로 구현될 수 있습니다. 여러 기계 학습 알고리즘을 함께 구현하고 표준 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 라이브러리에 제공할 수 있습니다. 인기 있는 예는 Python의 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 많은 기계 학습 알고리즘의 구현을 제공하는 scikit-learn 라이브러리입니다.

기계 학습의 "모델"

기계 학습의 "모델"은 데이터 세트에서 실행되는 기계 학습 알고리즘의 출력이며 기계 학습 알고리즘이 학습한 것, 즉 예측 규칙, 숫자 및 기타 알고리즘 관련 데이터 구조. 즉, 머신러닝 모델은 특정 유형의 문제를 해결하기 위해 머신러닝 알고리즘에 의해 자동으로 작성되거나 생성되거나 학습되는 프로그램입니다. 어떤 의미에서 데이터 구조는 모델이라고 볼 수 있습니다. 다음은 BTree와 신경망 모델의 비교입니다.

머신러닝에서 고려해야 할 가장 큰 문제는 어떤 모델을 학습할 것인가입니다. 예를 들어, 지도 학습 프로세스에서 모델은 학습할 조건부 확률 분포 또는 결정 함수입니다. 데이터로 구성된 표본 공간에는 다양한 조건부 확률 분포나 결정 함수가 포함될 수 있으며, 각각은 하나의 모델에 해당하므로 이 표본 공간에는 여러 모델이 있습니다.

머신러닝 모델과 관련된 또 다른 개념은 전략입니다. 전략은 표본 공간에서 최적의 매개변수를 갖는 모델을 선택하는 기준입니다. 모델의 분류 또는 예측 결과와 실제 상황 간의 오차(손실 함수)가 작을수록 좋은 모델입니다. 즉, 손실 함수를 도입하여 모델의 품질을 측정하는 전략입니다.

머신러닝에서 알고리즘과 모델의 관계

알고리즘과 모델은 분리할 수 없는 경우가 많습니다. 알고리즘은 문제 유형에 대한 답변이자, 모델 구축 과정의 연결고리이며, 모델에 "사고" 능력을 부여하는 연결고리입니다. 모델은 데이터와 작업의 개념을 포함하여 일련의 알고리즘을 수학적으로 표현한 것입니다. 따라서 우리는 알고리즘의 품질보다는 모델의 품질을 평가합니다. 알고리즘에는 적용 가능한 환경과 시나리오만 있습니다.

머신러닝에 관한 한 일반인의 관점에서 모델은 대략적으로 목적함수로 이해될 수 있으며, 알고리즘은 목적함수를 해결하기 위한 방법입니다. 모든 문제에는 여러 가지 모델링 방법이 있을 수 있습니다. 예를 들어 분류 문제는 SVM이나 NB로 수행할 수 있지만 목적 함수는 다릅니다. 예를 들어, 의사결정 트리에서 모델은 이진 트리 모델일 수 있습니다. 목적 함수로 작성된 경우 조각별 함수입니다. 이 목적 함수를 사용하면 어떻게 해결할 수 있나요? 일반적인 알고리즘은 루트에서 시작하여 특정 분할 원리를 채택하여 분할하는 탐욕 알고리즘 또는 휴리스틱 알고리즘입니다. 이 분할의 원리는 정보 이득을 최대화하고 지니 계수의 분산을 최소화하는 것입니다.

결정 트리 기반 솔루션 및 그 진화 변형에서 지금까지 사용된 기본 방법은 후속 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트 또는 딥 포레스트인지 여부에 관계없이 사용되는 알고리즘은 본질적으로 변경되지 않았습니다. 그냥 변하는 중이야.

요약

알고리즘과 모델은 일반적으로 폭넓은 의미를 갖습니다. 특히, 기계 학습 분야에서 알고리즘은 코드로 구현되고 데이터에서 실행되는 프로세스입니다. 모델은 알고리즘에 의해 출력되며, 모델 데이터와 예측 알고리즘으로 구성됩니다. 기계 학습 알고리즘은 기계 학습 모델이 프로그램을 나타내는 자동화된 프로그래밍 유형을 제공합니다. 개념이 명확해지면 추가 연구와 토론의 기초가 마련됩니다.

위 내용은 알고리즘과 모델에 대한 간략한 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!