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在为那些时间敏感的应用程序开发模型时，加快建模过程是一项关键需求。模板的使用提供了一个框架，其中80的相关规则和数据范式已经就绪。与从头开始开发仿真模型相比，用户可以在更短的时间内扩展模板的已有功能或定制模板以满足特定的建模需求

扩展模板以支持类似的操作和集成新规则、新运作逻辑和功能的能力简化了复杂模型的建模过程。有了基本的数据模式，就可以使用拖放方法添加额外的功能。拖放方法包括将模型拖放到设施布局中，并输入它们各自的参数。

模型和算法都是机器学习系统的重要组成部分。尽管这两个术语经常互换使用，但它们并不相同。算法是一组定义明确的程序或指令，它们在数据上运行以创建机器学习模型以执行特定任务。机器学习模型是在数据上运行并表示 ML 算法已经学习的算法的表达式。

机器学习模型就像以代码实现的计算机软件，用于根据过去的经验或先前收集的数据集识别模式或行为。例如，在图像识别中，可以对机器学习模型进行编程以识别物体，例如车辆或人。机器学习算法是用于在数据集中查找隐藏模式的过程或方法。这些算法基于统计、微积分和线性代数。