Od przewidywania giełdy i prognozowania pogody do prowadzenia samochodów i leczenia raka, AI i uczenie maszynowe już rewolucjonizują świat. Uczenie maszynowe to nauka o tym, jak skłonić komputery do myślenia i działania bez wyraźnego zaprogramowania. W tym artykule porozmawiamy o dwóch najbardziej podstawowych składnikach, które tworzą uczenie maszynowe – modelach i algorytmach.

Co to jest Algorytm?

Algorytm to zestaw dobrze zdefiniowanych programów lub instrukcji używanych zazwyczaj do rozwiązywania złożonych problemów lub wykonywania zadań. Algorytm to podejście krok po kroku, które prowadzi maszyny lub komputery do wykonywania określonych zadań lub uczenia się czegoś, tak jak nauczyciel wyjaśniający rzeczy lub kształcący swoich uczniów. Od początku ludzie budowali maszyny, aby ułatwić sobie pracę. Jednak maszyny, w przeciwieństwie do ludzi, nie mają mózgów, które mogłyby samodzielnie wykonywać zadania. Maszyny muszą być zaprogramowane i zasilane danymi, aby mogły wykonywać zadania. Programy te można nazwać algorytmami. Tak więc, najprościej mówiąc, algorytm to skończony zestaw instrukcji do rozwiązywania problemów, krok po kroku.

Co to jest Modelka?

W uczeniu maszynowym model jest wyrażeniem algorytmu, który identyfikuje ukryte wzory lub dokonuje przewidywań przeczesując góry danych. Jeśli algorytmy pobierają dane, aby zapewnić wyjście lub decyzję, model jest matematyczną reprezentacją procesu w świecie rzeczywistym, który zawiera określony zestaw funkcji algorytmu. Modele są matematycznymi silnikami AI, które reprezentują obiekty i ich relacje między sobą. Obiekty mogą być czymkolwiek, od „komentarzy” w poście w mediach społecznościowych do cząsteczek w eksperymencie laboratoryjnym. Model działa jak program i na podstawie już zapisanej funkcjonalności algorytmu może dokonywać przewidywań. Tak więc, modele są wyjściem algorytmów uczenia maszynowego uruchomionych na danych. Model jest reprezentacją tego, co zostało już nauczone przez algorytm.

Różnica między modelem a algorytmem

Znaczenie

– Zarówno modele, jak i algorytmy są ważnymi elementami systemu uczenia maszynowego. Chociaż oba terminy są często używane zamiennie, nie są one takie same. Algorytm to zestaw dobrze zdefiniowanych programów lub instrukcji, które są uruchamiane na danych w celu utworzenia modelu uczenia maszynowego w celu wykonania określonych zadań. Model uczenia maszynowego jest wyrażeniem algorytmu, który działa na danych i reprezentuje to, co zostało już nauczone przez algorytm ML.

Koncepcja

– Model uczenia maszynowego jest jak oprogramowanie komputerowe zaimplementowane w kodzie, aby zidentyfikować wzorce lub zachowania w oparciu o przeszłe doświadczenia lub wcześniej zebrany zestaw danych. Na przykład, w rozpoznawaniu obrazów, modele uczenia maszynowego mogą być zaprogramowane do identyfikacji obiektów, takich jak pojazdy lub ludzie. Algorytm uczenia maszynowego jest procedurą lub metodą używaną do znalezienia ukrytych wzorców w zbiorze danych. Algorytmy są oparte na statystyce, rachunku i algebrze liniowej.

Podsumowanie

Uczenie maszynowe ma ogromny potencjał w ulepszaniu produktów, procesów i badań. Ale komputery zazwyczaj nie działają samodzielnie i nie wyjaśniają swoich przewidywań, które są barierą w przyjęciu uczenia maszynowego. Modele i algorytmy są tym, co sprawia, że uczenie maszynowe jest całością i funkcjonuje. Modele uczenia maszynowego to dobrze zdefiniowane obliczenia powstałe w wyniku przyjęcia przez algorytm danych wejściowych i wytworzenia danych wyjściowych. Są jak programy do wyszukiwania ukrytych wzorców lub podejmowania decyzji na podstawie wcześniej zebranych danych. Algorytmy są tym, czego uczenie maszynowe używa, aby przekształcić zbiór danych w model. Algorytmy są silnikami uczenia maszynowego, które mówią komputerom, co i jak robić w precyzyjny, prosty sposób.

Jaka jest różnica między modelem a algorytmem w uczeniu maszynowym?

Modele w uczeniu maszynowym są jak programy do znajdowania ukrytych wzorców lub podejmowania decyzji na podstawie wcześniej zebranych danych, natomiast algorytmy to silniki uczenia maszynowego, które przekształcają zbiór danych w model.

Co to jest model w uczeniu maszynowym?

Model w uczeniu maszynowym jest jak program komputerowy lub oprogramowanie z określonymi regułami i strukturami danych, aby zidentyfikować ukryte wzorce lub podjąć decyzje w oparciu o wcześniej zebrany zestaw danych. Istnieje wiele modeli uczenia maszynowego, a każdy z nich jest oparty na konkretnych algorytmach uczenia maszynowego.

Jaka jest różnica między modelem a klasyfikatorem?

Terminy model i klasyfikator są często używane synonimicznie w pewnych kontekstach. Jednak klasyfikatory są w dużym stopniu podobne do algorytmów – instrukcji używanych przez maszyny do identyfikacji i klasyfikacji danych. Model jest jak program z określonymi regułami i strukturami danych.

Czym jest model w nauce o danych?

Model w nauce o danych to abstrakcja, która organizuje elementy danych i standaryzuje relacje tych elementów danych między sobą.