アルゴリズムとモデルの違い

2024年6月8日

アルゴリズムとモデルは、機械学習やデータ解析の文脈で使用される2つの異なる概念です。

1. アルゴリズム（Algorithm）:

   • アルゴリズムは、問題を解決するための手順や手法のセットです。
   • アルゴリズムは、データに対する操作や処理の方法を指定します。これには、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング方法、ハイパーパラメータの調整、予測や分類の実行方法などが含まれます。
   • 代表的な機械学習アルゴリズムには、k-Nearest Neighbors（k-NN）、Decision Trees、Random Forest、Support Vector Machines（SVM）、Neural Networksなどがあります。

2. モデル（Model）:

   • モデルは、アルゴリズムがトレーニングされてデータに適合した後に生成される特定の表現です。
   • モデルは、トレーニングデータから学習されたパターンや関係性を表現します。これには、重み、係数、分割規則、パラメータなどが含まれます。
   • モデルは、未知のデータに対する予測や推論を行うために使用されます。トレーニングされたモデルは、新しいデータに対する予測や分類を行うために使用されます。

言い換えると、アルゴリズムは問題の解決方法を定義し、モデルはデータから学習された具体的な解決策を表現します。アルゴリズムがツールボックスであるのに対し、モデルはそのツールボックスから生成される個々の道具や成果物と考えることができます。