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アルゴリズムは、問題解決ソリューションの正確かつ完全な記述です。数学およびコンピューターサイエンスでは、アルゴリズム内の命令の記述は、完全な計算プロセスとみなすことができます。初期状態と実行時の初期状態から始まり、限定された明確に定義された一連の状態を経て、最後に出力を生成して最終状態で停止します。

簡単に言えば、アルゴリズムは、1 つまたは一連の値を入力として受け取り、1 つまたは一連の値を出力として生成する、明確に定義された計算プロセスです。つまり、アルゴリズムは、入力データを出力結果に変換するために使用される一連の計算ステップです。

アルゴリズムを、明確に指定された計算問題を解決するためのツールとして考えることもできます。問題は、必要な入出力関係を指定する共通言語で定式化できます。対応するアルゴリズムは、この入出力関係を実現するために使用される特定の計算プロセスを記述します。

アルゴリズムの特徴

アルゴリズムには次の 5 つの重要な特性が必要です。

有限性: アルゴリズムの有限性とは、アルゴリズムが有限数のステップを実行した後に終了できなければならないことを意味します。
正確さ: アルゴリズムの各ステップは明確に定義される必要があります。
入力項目: アルゴリズムには、操作オブジェクトの初期状況を記述するために 0 個以上の入力があります。いわゆる 0 入力とは、アルゴリズム自体が初期条件を設定することを意味します。
出力: アルゴリズムには、入力データの処理結果を反映する 1 つ以上の出力があります。出力のないアルゴリズムには意味がありません。
実現可能性: アルゴリズムで実行されるすべての計算ステップは、基本的な実行可能な操作ステップに分解できます。つまり、各計算ステップは限られた時間内で完了できます。

アルゴリズムの分類

アルゴリズムは大きく 3 つのカテゴリに分類できます。

有限決定論的アルゴリズム: このタイプのアルゴリズムは、有限期間内に終了します。
有限非決定的アルゴリズム: このタイプのアルゴリズムは有限時間で終了します。
無限アルゴリズム: 終了条件が定義されていない、または入力データが定義された条件を満たせないために終了しないアルゴリズム。

機械学習アルゴリズムの方向性

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