Qu’il s’agisse de prédire le marché boursier, de prévoir la météo, de conduire des voitures ou de guérir le cancer, l’IA et l’apprentissage automatique sont déjà en train de révolutionner le monde. L’apprentissage automatique est une science qui permet aux ordinateurs de penser et d’agir sans être explicitement programmés. Dans cet article, nous allons parler de deux des éléments les plus fondamentaux qui composent l’apprentissage automatique : les modèles et les algorithmes.
Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Un algorithme est un ensemble de programmes ou d’instructions bien définis, généralement utilisés pour résoudre un problème complexe ou accomplir des tâches. Un algorithme est une approche étape par étape qui guide les machines ou les ordinateurs dans l’exécution de tâches spécifiques ou l’apprentissage de quelque chose, tout comme un professeur explique des choses ou éduque ses élèves. Depuis le début, les humains ont construit des machines pour simplifier leur travail. Mais les machines, contrairement aux humains, ne disposent pas d’un cerveau capable d’effectuer des tâches par lui-même. Les machines ont besoin d’être programmées et alimentées en données afin d’effectuer des tâches. Ces programmes peuvent être appelés algorithmes. Pour simplifier, un algorithme est un ensemble fini d’instructions permettant de résoudre des problèmes, étape par étape.
Qu’est-ce qu’un modèle ?
Dans l’apprentissage automatique, un modèle est l’expression d’un algorithme qui identifie des modèles cachés ou fait des prédictions en passant au peigne fin des montagnes de données. Si les algorithmes prennent des données pour fournir une sortie ou une décision, un modèle est la représentation mathématique du processus réel qui contient un ensemble spécifique de fonctionnalités de l’algorithme. Les modèles sont les moteurs mathématiques de l’intelligence artificielle qui représentent les objets et leurs relations mutuelles. Les objets peuvent être n’importe quoi, des « commentaires » sur un article de média social aux molécules dans une expérience de laboratoire. Le modèle agit comme un programme et, sur la base de la fonctionnalité déjà stockée de l’algorithme, il peut faire des prédictions. Les modèles sont donc des résultats d’algorithmes d’apprentissage automatique exécutés sur des données. Un modèle est la représentation de ce qui a déjà été appris par un algorithme.
Différence entre modèle et algorithme
Signification
– Les modèles et les algorithmes sont des éléments importants d’un système d’apprentissage automatique. Bien que les deux termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ne sont pas identiques. Un algorithme est un ensemble de programmes ou d’instructions bien définis qui sont exécutés sur des données pour créer un modèle d’apprentissage automatique afin d’effectuer des tâches spécifiques. Un modèle d’apprentissage automatique est l’expression d’un algorithme qui s’exécute sur des données et représente ce qui a déjà été appris par l’algorithme d’apprentissage automatique.
Concept
– Un modèle d’apprentissage automatique s’apparente à un logiciel informatique implémenté dans un code pour identifier des modèles ou des comportements sur la base d’expériences passées ou d’un ensemble de données collectées précédemment. Par exemple, dans la reconnaissance d’images, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être programmés pour identifier des objets, tels que des véhicules ou des êtres humains. Un algorithme d’apprentissage automatique est une procédure ou une méthode utilisée pour trouver des modèles cachés dans un ensemble de données. Les algorithmes sont basés sur les statistiques, le calcul et l’algèbre linéaire.
Résumé
L’apprentissage automatique présente un grand potentiel pour l’amélioration des produits, des processus et des recherches. Mais les ordinateurs n’agissent généralement pas de leur propre chef et n’expliquent pas leurs prédictions, ce qui constitue un obstacle à l’adoption de l’apprentissage automatique. Ce sont les modèles et les algorithmes qui permettent à l’apprentissage automatique de fonctionner. Les modèles d’apprentissage automatique sont des calculs bien définis résultant de l’algorithme qui prend des données d’entrée et produit des données de sortie. Ils s’apparentent à des programmes permettant de trouver des modèles cachés ou de prendre des décisions sur la base de données collectées au préalable. Les algorithmes sont ce que l’apprentissage automatique utilise pour transformer un ensemble de données en un modèle. Les algorithmes sont les moteurs de l’apprentissage automatique qui indiquent aux ordinateurs ce qu’il faut faire et comment le faire de manière précise et directe.
Quelle est la différence entre un modèle et un algorithme dans l’apprentissage automatique ?
Les modèles d’apprentissage automatique sont des programmes qui permettent de trouver des modèles cachés ou de prendre des décisions sur la base de données collectées précédemment, tandis que les algorithmes sont des moteurs d’apprentissage automatique qui convertissent un ensemble de données en un modèle.
Qu’est-ce qu’un modèle en apprentissage automatique ?
Un modèle d’apprentissage automatique est un programme informatique ou un logiciel doté de règles et de structures de données spécifiques permettant d’identifier des modèles cachés ou de prendre des décisions sur la base d’un ensemble de données collectées au préalable. Il existe de nombreux modèles d’apprentissage automatique, et chacun d’entre eux est basé sur des algorithmes d’apprentissage automatique spécifiques.
Quelle est la différence entre un modèle et un classificateur ?
Les termes modèle et classificateur sont souvent utilisés comme synonymes dans certains contextes. Cependant, les classificateurs ressemblent beaucoup à des algorithmes – les instructions utilisées par les machines pour identifier et classer les données. Un modèle est comme un programme avec des règles et des structures de données spécifiques.
Qu’est-ce qu’un modèle en science des données ?
Un modèle en science des données est une abstraction qui organise les éléments de données et normalise la relation de ces éléments de données entre eux.