Premis membincangkan isu ialah penjelasan konsep Kekeliruan konsep merupakan halangan utama dalam komunikasi R&D, yang sangat mempengaruhi kecekapan komunikasi. Dalam bidang kecerdasan buatan, terutamanya pembelajaran mesin, algoritma dan model adalah dua konsep yang berkaitan tetapi berbeza Memahami makna dan hubungan antara kedua-duanya boleh menjadikan isu yang kita bincangkan lebih jelas.
Dalam bidang komputer, algoritma mempunyai definisi yang jelas. Demi kesederhanaan, berikut ialah perihalan algoritma Baidu Encyclopedia:
Algoritma merujuk kepada penerangan yang tepat dan lengkap tentang penyelesaian penyelesaian masalah Ia adalah satu siri arahan yang jelas untuk menyelesaikan masalah Algoritma mewakili penggunaan Pendekatan sistematik menerangkan mekanisme strategik untuk menyelesaikan masalah.
Dengan kata lain, untuk algoritma, adalah mungkin untuk mendapatkan output yang diperlukan dalam masa yang terhad untuk input standard tertentu. Arahan dalam algoritma menerangkan pengiraan yang, apabila dijalankan, boleh bermula dari keadaan awal dan input awal (mungkin kosong), melalui siri keadaan yang terhad dan jelas, dan akhirnya menghasilkan output dan berhenti pada keadaan akhir.
Algoritma yang berbeza mungkin menggunakan masa, ruang atau kecekapan yang berbeza untuk menyelesaikan tugas yang sama Kualiti algoritma boleh diukur dengan kerumitan ruang dan kerumitan masanya.
Model ialah perkataan dengan sambungan konsep yang sangat luas Penerangan dalam Ensiklopedia Baidu juga dipetik di sini:
Melalui kesedaran subjektif dengan bantuan perwakilan fizikal atau maya, ia membentuk. penjelasan objektif struktur morfologi Objek yang menyatakan tujuan (objek tidak sama dengan objek, dan tidak terhad kepada entiti dan objek maya, dan tidak terhad kepada objek satah dan tiga dimensi).
Model boleh menjadi mainan model, model saintifik, model ekonomi, model logik, dll. Contohnya, glob ialah model bumi, manusia rasional ekonomi ialah ekonomi model tingkah laku manusia, dan komputer Protokol 7 lapisan dalam rangkaian ialah model protokol rangkaian dan sebagainya.
Antaranya, model saintifik adalah istilah umum untuk jenis kaedah penyelidikan dalam penyelidikan saintifik, simulasi komputer atau gambar rajah mudah digunakan untuk mewakili sifat yang dipermudahkan Dengan menganalisis model ini, kami berharap untuk lebih lanjut memahami Sains, termasuk penjelasan, ujian hipotesis, atau analisis data. Bergantung pada keperluan yang berbeza, model saintifik boleh membantu memahami fenomena melalui model konsep, model operasi boleh memberikan definisi operasi, model matematik boleh membantu dengan kuantifikasi, dan model imej boleh digunakan untuk menggambarkan konsep abstrak.
Apa yang perlu diberi tumpuan ialah model matematik. Model matematik ialah struktur abstrak yang dipermudahkan tentang sebahagian daripada dunia sebenar dan untuk tujuan khas Ia menggunakan huruf, nombor dan simbol matematik lain untuk mewujudkan persamaan atau ketaksamaan, serta carta, imej, gambar rajah blok, dll. perkara objektif. Ciri-ciri dan ungkapan struktur matematik hubungan dalaman mereka.
Ringkasnya, model ialah abstraksi sesuatu.
Dalam bidang khusus pembelajaran mesin, algoritma dan model juga mempunyai takrifan yang lebih khusus.
"Algoritma" dalam pembelajaran mesin
Algoritma dalam pembelajaran mesin merujuk kepada kaedah pengiraan khusus, iaitu, cara mencari penyelesaian optimum global dan membuat The proses adalah cekap dan tepat, pada asasnya algoritma komputer.
Algoritma pembelajaran mesin melaksanakan "pengecaman corak," "pembelajaran" daripada data atau "pemasangan" pada set data. Algoritma pembelajaran mesin boleh diterangkan dalam pseudokod dan dilaksanakan dalam mana-mana bahasa pengaturcaraan moden, begitu juga dengan analisis dan penerangan kecekapan algoritma. Algoritma pembelajaran mesin berbilang boleh dilaksanakan bersama dan disediakan dalam perpustakaan dengan antara muka pengaturcaraan aplikasi standard (API). Contoh popular ialah perpustakaan scikit-learn, yang menyediakan pelaksanaan banyak algoritma pembelajaran mesin seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan dalam Python.
"Model" dalam pembelajaran mesin
"Model" dalam pembelajaran mesin ialah output algoritma pembelajaran mesin yang dijalankan pada set data, yang mewakili apa yang mesin itu algoritma pembelajaran melakukan Apa yang dipelajari ialah peraturan, nombor dan sebarang struktur data khusus algoritma lain yang digunakan untuk membuat ramalan. Dalam erti kata lain, model pembelajaran mesin ialah program yang ditulis, dicipta atau dipelajari secara automatik oleh algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan jenis masalah tertentu. Dari satu segi, struktur data boleh dianggap sebagai model Berikut adalah perbandingan antara model BTree dan rangkaian saraf.
Isu utama yang perlu dipertimbangkan dalam pembelajaran mesin ialah jenis model yang perlu dipelajari. Sebagai contoh, dalam proses pembelajaran yang diselia, model adalah taburan kebarangkalian bersyarat atau fungsi keputusan yang perlu dipelajari. Ruang sampel yang terdiri daripada data mungkin mengandungi pelbagai taburan kebarangkalian bersyarat atau fungsi keputusan, setiap satunya sepadan dengan model, jadi terdapat berbilang model dalam ruang sampel ini.
Konsep lain yang berkaitan dengan model dalam pembelajaran mesin ialah strategi. Strategi adalah kriteria untuk memilih model dengan parameter optimum dari ruang sampel Lebih kecil ralat (fungsi kehilangan) antara klasifikasi atau keputusan ramalan model dan situasi sebenar, lebih baik model. Dalam erti kata lain, strategi adalah untuk mengukur kualiti model dengan memperkenalkan fungsi kerugian.
Hubungan antara algoritma dan model dalam pembelajaran mesin
Algoritma dan model selalunya tidak dapat dipisahkan. Algoritma ialah jawapan kepada jenis masalah, pautan dalam proses pembinaan model, dan pautan yang memberikan model keupayaan untuk "berfikir". Model ialah ungkapan matematik bagi satu siri algoritma, termasuk konsep data dan tugasan. Oleh itu, kami menilai kualiti model dan bukannya kualiti algoritma Algoritma hanya mempunyai persekitaran dan senario yang berkenaan.
Mengenai pembelajaran mesin, dari segi orang awam, model boleh difahami secara lebih kurang sebagai fungsi objektif, dan algoritma ialah kaedah untuk menyelesaikan fungsi objektif. Semua masalah boleh mempunyai pelbagai kaedah pemodelan Contohnya, masalah klasifikasi boleh dilakukan dengan SVM atau NB, tetapi fungsi objektifnya berbeza. Sebagai contoh, dalam pepohon keputusan, model boleh menjadi model pepohon binari Jika ia ditulis sebagai fungsi objektif, ia adalah fungsi sekeping. Dengan fungsi objektif ini, bagaimana untuk menyelesaikannya? Algoritma tipikal ialah algoritma tamak, atau algoritma heuristik, yang bermula dari akar dan mengamalkan prinsip pemisahan tertentu untuk membelah Prinsip pemisahan ini adalah untuk memaksimumkan perolehan maklumat dan meminimumkan varians pekali Gini.
Penyelesaian berasaskan pepohon keputusan dan varian evolusinya, setakat ini, pada asasnya menggunakan pemisahan heuristik, sama ada pemisahan berikutnya, penggalak, hutan rawak atau hutan dalam, pada dasarnya tiada apa-apa yang berubah , cuma model yang digunakan sedang berubah.
Algoritma dan model mempunyai kepentingan umum yang luas. Khususnya, dalam bidang pembelajaran mesin, algoritma ialah proses yang dilaksanakan dalam kod dan dijalankan pada data. Model ini dikeluarkan oleh algoritma dan terdiri daripada data model dan algoritma ramalan. Algoritma pembelajaran mesin menyediakan sejenis pengaturcaraan automatik yang model pembelajaran mesin mewakili program. Apabila konsep itu jelas, akan ada asas untuk kajian dan perbincangan lanjut.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis ringkas algoritma dan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
