Une brève analyse des algorithmes et des modèles

La condition préalable à la discussion des problèmes est la clarification des concepts. La confusion des concepts est un obstacle majeur dans la communication R&D, qui affecte grandement l'efficacité de la communication. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier de l’apprentissage automatique, les algorithmes et les modèles sont deux concepts liés mais différents. Comprendre la signification et le lien entre les deux peut rendre plus claires les questions dont nous discutons.

Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Dans le domaine informatique, les algorithmes ont une définition claire. Par souci de simplicité, voici la description de l'algorithme de l'Encyclopédie Baidu :

L'algorithme fait référence à une description précise et complète de la solution de résolution de problème. Il s'agit d'une série d'instructions claires pour résoudre le problème que l'algorithme représente. l'utilisation d'une méthode systématique pour décrire la solution au mécanisme stratégique.

C'est-à-dire que pour l'algorithme, le résultat requis peut être obtenu dans un temps limité pour certaines entrées standardisées. Les instructions d'un algorithme décrivent un calcul qui, une fois exécuté, peut démarrer à partir d'un état initial et d'une entrée initiale (éventuellement vide), passer par une série limitée et clairement définie d'états, et enfin produire une sortie et s'arrêter à un état final.

Différents algorithmes peuvent utiliser un temps, un espace ou une efficacité différents pour accomplir la même tâche. La qualité d'un algorithme peut être mesurée par la complexité spatiale et la complexité temporelle.

Qu'est-ce qu'un modèle ?

Modèle est un mot avec un concept très large. Nous citons également ici la description dans l'Encyclopédie Baidu :

Par la conscience subjective à l'aide d'une représentation physique ou virtuelle, il constitue un objet qui explique objectivement la structure morphologique (l'objet est pas égal aux objets, non limité au physique et au virtuel, non limité au plan et au tridimensionnel).

Un modèle peut être un modèle de jouet, un modèle scientifique, un modèle économique, un modèle logique, etc. Par exemple, un globe est un modèle de la terre, l'homme rationnel, l'homme économique, est un modèle économique du comportement humain , et un protocole à 7 couches dans les réseaux informatiques. C'est un modèle de protocoles réseau, etc.

Parmi eux, le modèle scientifique est un terme général désignant un type de méthode de recherche dans la recherche scientifique. Il utilise des formules mathématiques, des simulations informatiques ou des diagrammes simples pour représenter une nature simplifiée. En analysant ce modèle, nous espérons mieux comprendre la science, y compris. explications, tests d’hypothèses ou analyses de données. En fonction des différents besoins, les modèles scientifiques peuvent aider à comprendre les phénomènes grâce à des modèles conceptuels, les modèles opérationnels peuvent fournir des définitions opérationnelles, les modèles mathématiques peuvent aider à la quantification et les modèles d'images peuvent être utilisés pour visualiser des concepts abstraits.

Ce sur quoi il faut se concentrer, c'est le modèle mathématique. Un modèle mathématique est une structure abstraite et simplifiée concernant une partie du monde réel et dans un but particulier. Il utilise des lettres, des chiffres et d'autres symboles mathématiques pour établir des équations ou des inégalités, ainsi que des graphiques, des images, des schémas fonctionnels, etc. pour décrire. choses objectives. Caractéristiques et expressions structurelles mathématiques de leurs relations internes.

En termes simples, un modèle est une abstraction des choses.

Algorithmes et modèles en apprentissage automatique

Dans le domaine spécifique de l'apprentissage automatique, les algorithmes et les modèles ont également des définitions plus spécifiques.

L'algorithme de l'apprentissage automatique

L'algorithme de l'apprentissage automatique fait référence à une méthode de calcul spécifique, c'est-à-dire comment trouver la solution optimale globale et rendre le processus efficace et précis. Il s'agit essentiellement d'un algorithme informatique.

Les algorithmes d'apprentissage automatique effectuent une « reconnaissance de formes », « apprennent » à partir de données ou « s'adaptent » à un ensemble de données. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être décrits en pseudocode et implémentés dans n’importe quel langage de programmation moderne, tout comme l’analyse et la description de l’efficacité des algorithmes. Plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être implémentés ensemble et fournis dans des bibliothèques dotées d'interfaces de programmation d'applications (API) standard. Un exemple populaire est la bibliothèque scikit-learn, qui fournit des implémentations de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique tels que la classification, la régression et le clustering en Python.

Le « modèle » dans l'apprentissage automatique

Le « modèle » dans l'apprentissage automatique est le résultat d'un algorithme d'apprentissage automatique exécuté sur un ensemble de données et représente ce que l'algorithme d'apprentissage automatique a appris, c'est-à-dire ce qui est nécessaire pour faire règles de prédiction, nombres et toute autre structure de données spécifique à l'algorithme. En d’autres termes, un modèle d’apprentissage automatique est un programme automatiquement écrit, créé ou appris par un algorithme d’apprentissage automatique pour résoudre un type spécifique de problème. Dans un sens, la structure des données peut être considérée comme un modèle. Ce qui suit est une comparaison entre les modèles BTree et de réseau neuronal.

La principale question à considérer dans l'apprentissage automatique est de savoir quel type de modèle apprendre. Par exemple, dans un processus d’apprentissage supervisé, le modèle est la distribution de probabilité conditionnelle ou la fonction de décision à apprendre. L'espace échantillon composé de données peut contenir diverses distributions de probabilité conditionnelles ou fonctions de décision, chacune correspondant à un modèle. Il existe donc plusieurs modèles dans cet espace échantillon.

Un autre concept lié aux modèles en apprentissage automatique est la stratégie. La stratégie est le critère de sélection du modèle avec les paramètres optimaux dans l'espace échantillon. Plus l'erreur (fonction de perte) entre les résultats de classification ou de prédiction du modèle et la situation réelle est petite, meilleur est le modèle. En d’autres termes, la stratégie consiste à mesurer la qualité du modèle en introduisant une fonction de perte.

La relation entre algorithmes et modèles dans l'apprentissage automatique

Les algorithmes et les modèles sont souvent indissociables. Un algorithme est la réponse à un type de problème, un maillon dans le processus de construction du modèle, et un lien qui donne au modèle la capacité de « penser ». Le modèle est l’expression mathématique d’une série d’algorithmes, incluant les concepts de données et de tâches. Par conséquent, nous évaluons la qualité d’un modèle plutôt que la qualité d’un algorithme. Un algorithme n’a que son environnement et ses scénarios applicables.

En ce qui concerne l'apprentissage automatique, en termes simples, le modèle peut être approximativement compris comme la fonction objectif, et l'algorithme est la méthode pour résoudre la fonction objectif. Tous les problèmes peuvent avoir plusieurs méthodes de modélisation. Par exemple, les problèmes de classification peuvent être réalisés avec SVM ou NB, mais leurs fonctions objectives sont différentes. Par exemple, dans un arbre de décision, le modèle peut être un modèle d'arbre binaire. S'il est écrit sous forme de fonction objectif, il s'agit d'une fonction par morceaux. Avec cette fonction objectif, comment la résoudre ? Un algorithme typique est l'algorithme glouton, ou algorithme heuristique, qui part de la racine et adopte un certain principe de fractionnement pour diviser. Le principe de ce fractionnement est de maximiser le gain d'information et de minimiser la variance du coefficient de Gini.

Solutions basées sur des arbres de décision et leurs variantes évolutives, jusqu'à présent, la méthode de base utilisée est le fractionnement heuristique. Qu'il s'agisse de Bagging ultérieur, de Boosting, de Random Forest ou de Deep Forest, l'algorithme n'a pas changé en substance. juste en train de changer.

Résumé

Les algorithmes et les modèles ont une large signification générale. Plus précisément, dans le domaine de l’apprentissage automatique, un algorithme est un processus implémenté dans du code et exécuté sur des données. Le modèle est généré par l'algorithme et se compose de données de modèle et d'un algorithme de prédiction. Les algorithmes d'apprentissage automatique fournissent un type de programmation automatisée dans laquelle les modèles d'apprentissage automatique représentent des programmes. Une fois les concepts clairs, il y aura une base pour une étude et une discussion plus approfondies.

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