カーネルモデルとカーネルトリックの違い

機械学習において「カーネルモデル」と「カーネルトリック」は密接に関連していますが、指している対象（概念のレイヤー） が異なります。

一言で言うと

カーネルモデルは「仕組み（モデルの構造）」であり、カーネルトリックは「それを効率的に計算するための計算手法（アルゴリズムの裏技）」です。

カーネルモデル

「高次元空間にデータを飛ばして、複雑な境界線で分類・回帰するモデルの総称」です。

カーネルトリック

「高次元空間での面倒な計算を、元の次元のまま一瞬で終わらせる計算のテクニック」です。
$$K(x, x') = \Phi(x) \cdot \Phi(x')$$