{"id":171664,"date":"2023-03-10T17:54:46","date_gmt":"2023-03-10T16:54:46","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=171664"},"modified":"2026-02-06T07:01:09","modified_gmt":"2026-02-06T06:01:09","slug":"3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job","title":{"rendered":"3 Machine-Learning-Algorithmen f\u00fcr Deinen Job"},"content":{"rendered":"<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<p><strong>Das Wort Algorithmus ist mittlerweile in der Alltagssprache angekommen. Aber was bedeutet es wirklich? Hinter diesem einfachen Wort verbirgt sich eine ganze Welt: un\u00fcberwachtes Lernen, Data Science, neuronale Netze&#8230; Wie w\u00e4re es, wenn wir uns die Zeit nehmen w\u00fcrden, die Dinge zu definieren? In diesem Artikel wirst du einige n\u00fctzliche Machine-Learning-Algorithmen kennenlernen oder wiederentdecken, die du beherrschen solltest.<\/strong><\/p>\nBeginnen wir mit den Grundlagen, was ist der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\">Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning? <\/a>\n\nDer Hauptunterschied liegt in der Art der Daten. Auf der einen Seite wird Machine Learning strukturierte Daten (numerische Daten) verarbeiten.\n\nEs gibt auch einen Unterschied zwischen \u00fcberwachten und un\u00fcberwachten Algorithmen.&nbsp;\n\nKurz gesagt: Beim <strong>\u00fcberwachten Lernen machen die Algorithmen des maschinellen Lernens<\/strong> Vorhersagen anhand von bereits gelabelten Beispielen. Beim un\u00fcberwachten Lernen hingegen geschieht dies auf der Grundlage einer Menge an nicht gelabelten Daten.\n\nDas Machine-Learning-Modell muss also die Ergebnisse vorhersagen, ohne sich auf vordefinierte Ergebnisse zu st\u00fctzen.&nbsp;\n\nUm mehr \u00fcber die Anwendungsbereiche von un\u00fcberwachtem Lernen zu erfahren, kannst du diesen Artikel lesen.&nbsp;\n\nNachdem wir dies getan haben, werden wir nun 3 der wichtigsten einfachen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-data-sets-top-5-websites\">Machine-Learning-<\/a>Algorithmen besprechen, die f\u00fcr Unternehmen n\u00fctzlich sind:\n<h3>Logistische Regression<\/h3>\nMithilfe der logistischen Regression k\u00f6nnen die Beziehungen zwischen qualitativen Variablen Xi (den Features) und einer qualitativen Variablen Y untersucht werden. Das <strong>logistische Regressionsmodell<\/strong> liefert die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt oder nicht eintritt. Dazu wird eine Verkn\u00fcpfungsfunktion h gesucht und ihre Regressionskoeffizienten optimiert. Weitere Informationen zur logistischen Regression findest du hier.&nbsp;\n\n<em>Aber wozu dient sie konkret?<\/em>\n\nDie <strong>logistische Regression<\/strong> ist ein grundlegender Algorithmus im Machine Learning, mit dem man schnell eine Klassifizierung von Datens\u00e4tzen vornehmen kann. Bei der Texterkennung findet man die logistische Regression zum Beispiel, um Hassreden in einem Forum zu erkennen oder um die Themen eines Artikels zu klassifizieren.\n\nDie logistische Regression wird aber auch bei Videospielen eingesetzt. Ihre St\u00e4rke liegt in ihrer Einfachheit, die es erm\u00f6glicht, sie sehr schnell auszuf\u00fchren. Tencent verwendet sie zum Beispiel in seinen Spielen, um das Empfehlungssystem f\u00fcr Ingame-K\u00e4ufe zu verfeinern.\n\nUnd diese Bereiche sind keine Ausnahmen, denn die logistische Regression findet man sowohl in der Medizin als auch in der Industrie. Es handelt sich also um einen Algorithmus, den man heute beherrschen muss. M\u00f6chtest du dich in <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Datenwissenschaft ausbilden<\/a> lassen? Wir bieten Schulungen an, um all diese Algorithmen zu beherrschen.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Weiterbildungen entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>KNN<\/h3>\nDie<strong> KNN-Methode (K Nearest Neighbour Method)<\/strong> ist eine Methode des \u00fcberwachten Lernens. Die Idee dieses <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Algorithmus<\/a> ist es, einen Punkt anhand der Klasse seiner n\u00e4chsten Nachbarn in der Datenbank in Kategorien einzuteilen. Um mehr \u00fcber den <strong>KNN-Algorithmus<\/strong> zu erfahren, lies unseren Artikel zu diesem Thema.\n\nDiese Methode basiert auf dem Sprichwort: &#8222;Gleich und gleich gesellt sich gern&#8220;. Daten der gleichen Klasse haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie sich in der N\u00e4he befinden. Aus technischer Sicht muss man die Anzahl der zu untersuchenden Nachbarn ausw\u00e4hlen.\n\nIn der Praxis findet man den <strong>KNN-Algorithmus<\/strong> in vielen Anwendungen, da er leicht zu implementieren und einfach zu handhaben ist. Bei einer gro\u00dfen Anzahl von Variablen kann er jedoch schnell zu langsam sein, um effizient zu sein.\n\nMan findet es h\u00e4ufig in Empfehlungssystemen. Nehmen wir als Beispiel eine Website, auf der man sein Essen ausw\u00e4hlen kann. Um die Empfehlungen zu verbessern, wird die Seite alte Suchanfragen ber\u00fccksichtigen, um neue, \u00e4hnliche Ergebnisse zu liefern.\n\nDie Seite ist also in der Lage, ein Ergebnis zu liefern, indem sie den Algorithmus der n\u00e4chsten Nachbarn verwendet.\n\nDiesen Machine-Learning-Algorithmus findet man auch bei der Betrugserkennung in Echtzeit. Hier wird nach Daten gesucht, die von der Norm abweichen, die nicht den klassischen Mustern \u00e4hneln.\n\nSicherlich ist dieser Algorithmus einfach und schnell, aber man muss auch wissen, wie man ihn anpasst. Denn mit dieser Art von Klassifizierung kann man schnell die menschlichen Verzerrungen versch\u00e4rfen. Denn ein solcher <strong>Algorithmus<\/strong> reproduziert bestehende Muster in gro\u00dfem Umfang. Du solltest also daran denken, diese Verzerrungen zu ber\u00fccksichtigen, um ihre Verallgemeinerung zu vermeiden.\n<h3>Entscheidungsb\u00e4ume<\/h3>\n<strong>Entscheidungsb\u00e4ume sind beliebte Modelle des Machine Learning.<\/strong> Das liegt daran, dass sie sehr einfach zu interpretieren und ziemlich zuverl\u00e4ssig sind. Damit lassen sich Entscheidungshilfen f\u00fcr Teams erstellen, die nicht unbedingt mit Daten zu tun haben.\n\nDies beruht auf Entscheidungsb\u00e4umen, d. h. einer Reihe von Multiple-Choice-Fragen, die zu einer endg\u00fcltigen Entscheidung f\u00fchren. Der <strong>Machine-Learning-Algorithmus<\/strong> wird durch Iteration die Wahrscheinlichkeiten, zu einer Entscheidung zu gelangen, definieren. Dies erm\u00f6glicht es, den Weg zu optimieren, der zum richtigen Ergebnis f\u00fchrt.\n\nDiese <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/var-modell-pipeline\">Entscheidungsb\u00e4ume<\/a> k\u00f6nnen sehr m\u00e4chtig werden, wenn man sie in ensemblistische Methoden wie Random Forest einbindet.&nbsp;\n\nDennoch musst du wachsam sein, da diese Algorithmen zu \u00dcberlernen f\u00fchren k\u00f6nnen. Der Algorithmus wird perfekte Pfade versch\u00e4rfen, die letztendlich nur in sehr speziellen Situationen \u00fcbereinstimmen.\n\n&nbsp;Wir haben also schnell drei der wichtigsten Algorithmen des Machine Learning gesehen, die du beherrschen solltest! Diese sind n\u00e4mlich in allen Bereichen n\u00fctzlich und k\u00f6nnen sowohl auf <strong>gro\u00dfe Datenbanken<\/strong> als auch auf kleinere Strukturen angewendet werden.\n\nDu m\u00f6chtest wissen, wie man solche Algorithmen, aber auch Bagging- und Boosting-Methoden einsetzt? Unsere Kurse erm\u00f6glichen es dir, die grundlegenden, aber auch die komplexeren Algorithmen zu beherrschen.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Mehr erfahren<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Wort Algorithmus ist mittlerweile in der Alltagssprache angekommen. Aber was bedeutet es wirklich? Hinter diesem einfachen Wort verbirgt sich eine ganze Welt: un\u00fcberwachtes Lernen, Data Science, neuronale Netze&#8230; Wie w\u00e4re es, wenn wir uns die Zeit nehmen w\u00fcrden, die Dinge zu definieren? 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