Co to jest algorytm? Proste wyjaśnienie dla początkujących

Algorytm to seria instrukcji instruujących komputer, jakie działania należy wykonać dalej. Podobnie jak algebra, zaczyna się dość prosto, ale rozwija się do nieskończenie skomplikowanej postaci. Ludzie używają algorytmów jako skrótów, gdy instruują maszyny, aby wykonywały złożone przetwarzanie danych i złożone obliczenia.

Nasze programy AI i ML w USA

Algorytmy, podobnie jak wiersze kodu, stają się bardziej niezawodne po połączeniu. Aby stworzyć systemy sztucznej inteligencji, takie jak sieci neuronowe, są one łączone. Algorytmy pomagają przyspieszyć przetwarzanie danych, nakazując komputerom znajdowanie odpowiedzi i szybkie wykonywanie zadań.

Na przykład, jeśli chcesz przeszukać milion dokumentów w poszukiwaniu słowa „Czerwony”, musiałbyś sortować bez przerwy przez ponad dwa tygodnie bez robienia przerw. Jednak przy wystarczającej mocy obliczeniowej i odpowiednim dostrojeniu algorytmów urządzenie może łatwo wykryć słowo w ciągu kilku sekund.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Dlaczego potrzebujemy algorytmów?

Dzisiejszy świat w dużej mierze opiera się na algorytmach. Możemy teraz zautomatyzować wiele prac, które ludzie musieli wykonywać samodzielnie przez tysiące lat, stosując monotonne, czasochłonne metody. Ponadto algorytmy przyczyniają się do złożonych obliczeń, które przyniosły największe postępy w nauce, inżynierii i innych dziedzinach. Postęp technologiczny nie byłby możliwy bez pomocy algorytmicznej.

Jak powstają algorytmy?

Wspólne języki, języki komputerowe, schematy blokowe, generatory kodu i tabele sterujące mogą być używane do wyrażania algorytmów. Wyrażenia w językach naturalnych są rzadkie, ponieważ są bardziej niejasne. Algorytmy komputerowe są zazwyczaj wyrażane w językach programowania.

Algorytmy wykorzystują początkowe dane wejściowe i listę instrukcji strukturalnych. Dane wejściowe, które mogą być wyrażone jako słowa lub liczby, to pierwsza porcja informacji wymaganych do dokonania oceny. Dane wejściowe są poddawane serii instrukcji lub obliczeń, które mogą obejmować operacje matematyczne i wywołania osądu. Ostatni krok algorytmu nazywa się danymi wyjściowymi i jest zwykle wyrażany jako dodatkowe dane.

Na przykład algorytm wyszukiwania może otrzymać jako dane wejściowe wyszukiwanie słowa kluczowego i przetwarzać je między szeregiem dyrektyw w celu przeszukania bazy danych w celu znalezienia wyników pasujących do zapytania. Ponieważ automatyzacja przestrzega zbioru przepisów dotyczących wykonywania zadań, oprogramowanie do automatyzacji służy jako kolejna ilustracja algorytmu. Oprogramowanie do automatyzacji zawiera wiele algorytmów, które służą do automatyzacji określonych czynności.

Różne rodzaje algorytmów

Algorytmy przybierają różne formy, z których każda przeznaczona jest do wykonania określonego zadania. Oto różne rodzaje algorytmów wymienionych poniżej:

Algorytm wyszukiwarki:

Takie algorytmy akceptują ciągi wyszukiwania słów kluczowych i operatorów jako dane wejściowe, przeglądają powiązaną bazę danych w poszukiwaniu odpowiednich adresów URL, a następnie wyprowadzają wyniki.

Algorytm szyfrowania:

Algorytm ten zmienia dane, aby chronić je zgodnie z wcześniej określonymi działaniami. Na przykład algorytm szyfrowania wykorzystuje technikę klucza symetrycznego, która szyfruje i odszyfrowuje dane przy użyciu tego samego klucza. Nikt bez etycznego dostępu do klucza nie może zinterpretować danych, jeśli algorytm jest wystarczająco złożony.

Algorytm chciwy:

Algorytm ten próbuje zlokalizować globalnie optymalne rozwiązanie problemów optymalizacji poprzez poszukiwanie lokalnie optymalnych rozwiązań. Jednak algorytm nie zapewnia najlepszego wyniku.

Algorytm rekurencyjny:

Algorytm wywołuje sam siebie, dopóki problem nie zostanie rozwiązany. Algorytm rekurencyjny wywołuje się ze zmniejszoną wartością za każdym razem, gdy wywoływana jest funkcja rekurencyjna.

Algorytm cofania:

Algorytm rozwiązuje dany problem fragmentarycznie, wymyślając kolejne rozwiązania w miarę postępu.

Algorytm dziel i zwyciężaj:

Ten typowy algorytm jest podzielony na dwie sekcje, dzieląc problem na zwarte podproblemy w jednym segmencie. Druga sekcja rozwiązuje te problemy przed połączeniem ich wszystkich w celu stworzenia rozwiązań.

Algorytm programowania dynamicznego:

Rozbijając trudności na mniejsze, ten program znajduje rozwiązania. Wyniki są następnie zapisywane do wykorzystania w rozwiązywaniu powiązanych problemów w przyszłości.

Algorytm siłowy:

Ta metoda wyszukuje jedno lub kilka innych podejść do funkcji poprzez iterację wszystkich potencjalnych rozwiązań problemu.

Algorytm sortowania:

Algorytmy sortowania są często używane do zmiany kolejności danych w strukturze danych utworzonej na operatorze porównania.

Algorytm haszujący:

Algorytm pobiera dane i haszuje je w celu stworzenia jednolitej wiadomości.

Algorytm randomizowany:

Algorytm ten obniża czas działania i złożoność czasową. Jego rozumowanie opiera się częściowo na elementach losowych.

Jak algorytm pomaga w rozwiązywaniu problemów z różnych dziedzin?

Algorytmy są w stanie rozwiązać wiele problemów związanych z przetwarzaniem danych i obliczeniami w AI lub ML. Oto dogłębne spojrzenie na tak obszerne kategorie, aby określić, w jaki sposób może się przejawiać przewaga.

Opieka zdrowotna:

Korzystanie z algorytmu sztucznej inteligencji ma wyraźną zaletę, ponieważ ułatwia szybkie przesiewanie ogromnych ilości danych. Eksperci medyczni mogą sortować ogromne ilości danych za pomocą specjalistycznego oprogramowania, aby odkryć korelacje, które często prowadzą do leczenia, tworzenia technologii ratujących życie, stosowania szczepionek i nie tylko.

Bezpieczeństwo publiczne:

W naszej siatce ruchu algorytmy AI mają jeszcze jedno intrygujące zastosowanie. Zrozumiesz, jak ten rodzaj programowania jest używany, jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak czerwone światło uczy się zmieniać w zależności od natężenia ruchu lub jak niektóre duże miasta mogą automatycznie modyfikować ruch w sytuacjach awaryjnych.

Globalne ocieplenie:

Sztuczna inteligencja odgrywa znaczącą rolę w przewidywaniu przyszłości. Naukowcy mogą ustalić, co powoduje zmiany w naszym klimacie i jakie są potencjalne środki zaradcze, korzystając z zaawansowanych instrumentów i metod gromadzenia danych.

Komunikacja:

Algorytmy sztucznej inteligencji są często wykorzystywane w komunikacji, dzięki czemu łączenie się ze sobą jest łatwiejsze niż kiedykolwiek, od sposobu, w jaki uzyskujemy dostęp do Internetu, po wykonywanie połączeń za pomocą smartfona.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Zostań mistrzem algorytmów, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o algorytmach i uzyskać tytuł zawodowy z AI? Master of Science w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji upGrad we współpracy z LJMU może być idealnym impulsem dla Twojej kariery!

Program studiów podyplomowych przygotowuje studentów do obecnych i przyszłych obowiązków technicznych związanych z tematami branżowymi w obszernym programie nauczania. Program kładzie nacisk na pracę nad projektami z życia wziętymi, licznymi studiami przypadków i naukowcami z całego świata przedstawionymi przez ekspertów tematycznych do własnej biegłości praktycznej.

Zarejestruj się, aby skorzystać z unikalnych funkcji UpGrad, takich jak monitorowanie sieci, sesje szkoleniowe i wsparcie uczenia się 360 stopni.