{"id":175546,"date":"2026-01-28T03:36:59","date_gmt":"2026-01-28T02:36:59","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=175546"},"modified":"2026-02-19T10:06:19","modified_gmt":"2026-02-19T09:06:19","slug":"epoch-definition-funktionsweise-und-verwendung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/epoch-definition-funktionsweise-und-verwendung","title":{"rendered":"Epoch: Definition, Funktionsweise und Verwendung"},"content":{"rendered":"\n

Eine „Epoch“ oder „Epoche“ beim Machine Learning bezeichnet einen vollst\u00e4ndigen Durchlauf des Trainingsdatensatzes durch den Algorithmus. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diesen wichtigen Begriff des maschinellen Lernens wissen musst.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> besteht Machine Learning darin, ein Modell mithilfe eines Algorithmus aus Daten lernen und trainieren zu lassen. Diese Methode ist der Art und Weise nachempfunden, wie das menschliche Gehirn lernt, und basiert daher auf k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend ein Mensch jedoch mehrere Jahre braucht, um zu lernen, kann ein Modell dank Techniken wie dem parallelen Training in nur wenigen Stunden so lange trainieren, wie es Jahrzehnte dauert. Jedes Mal, wenn der Trainingsdatensatz den Algorithmus durchl\u00e4uft, sagt man, dass er eine „Epoche“ oder „epoch“ auf Englisch abgeschlossen hat. Dies ist ein Hyperparameter, der den Trainingsprozess des Machine-Learning-Modells<\/a> bestimmt.<\/p>\n\n\n\n

Was ist ein Epoch ?<\/h2>\n\n\n\n

Ein vollst\u00e4ndiger Zyklus des Trainingsdatensatzes wird im Bereich des Machine Learning als „Epoche“ bezeichnet. Sie spiegelt die Anzahl der Durchl\u00e4ufe des Algorithmus w\u00e4hrend der Trainingsphase wider. Eine Epoche kann als die Anzahl der Durchl\u00e4ufe eines Trainingsdatensatzes<\/strong> durch einen Algorithmus definiert werden. Ein Durchlauf entspricht einem Hin- und R\u00fccklauf.<\/p>\n\n\n\n

Die Anzahl der Epochs kann mehrere Tausend betragen, da der Vorgang unendlich oft wiederholt wird, bis die Fehlerrate des Modells ausreichend reduziert ist. Eine Epoche besteht aus einer Aggregation von „Batches“ oder „Batches“ von Daten und Iterationen.<\/strong> Datens\u00e4tze werden in der Regel in Batches unterteilt, vor allem wenn die Datenmenge sehr gro\u00df ist.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist eine Iteration ?<\/h2>\n\n\n\n

Im Bereich des Machine Learning<\/a> gibt eine Iteration an, wie oft die Parameter eines Algorithmus ge\u00e4ndert werden. Die spezifischen Implikationen h\u00e4ngen vom Kontext ab. Im Allgemeinen umfasst eine Iteration beim Trainieren eines neuronalen Netzes das „Batch Processing“ oder die Stapelverarbeitung des Datasets<\/a>, die Berechnung der Kostenfunktion, die \u00c4nderung und die R\u00fcckverbreitung aller Gewichtsfaktoren.<\/p>\n\n\n\n

Iteration und Epoche werden oft f\u00e4lschlicherweise miteinander verwechselt. In Wirklichkeit beinhaltet eine Iteration die Verarbeitung eines Batches, w\u00e4hrend eine Epoche die Verarbeitung aller Daten des Datasets bezeichnet. Wenn eine Iteration beispielsweise 10 Bilder eines Satzes von 1000 Bildern mit einer Batchgr\u00f6\u00dfe von 10 verarbeitet, werden 100 Iterationen ben\u00f6tigt, um eine Epoche abzuschlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist ein Batch ?<\/h2>\n\n\n\n

Die Trainingsdaten werden in mehrere kleine „Stapel“ oder „Batches“ auf Englisch zerlegt. Dadurch sollen Probleme vermieden werden, die durch mangelnden Speicherplatz entstehen. Die Batches k\u00f6nnen leicht dazu verwendet werden, das Machine-Learning-Modell zu f\u00fcttern, um es zu trainieren. Dieser Prozess der Zerlegung des Datasets wird als „Batch“ bezeichnet.<\/p>\n\n\n\n

Eine Epoch kann aus einem oder mehreren Batches bestehen. Die Anzahl der Trainingsproben, die in einer Iteration verwendet werden, ist die „Batchgr\u00f6\u00dfe“ oder „batch size“. Es werden drei M\u00f6glichkeiten unterschieden. Im „Batch Mode“ sind die Werte f\u00fcr Iteration und Epoche gleich, da die Batchgr\u00f6\u00dfe dem kompletten Dataset entspricht. Eine Iteration entspricht also einer Epoche.<\/p>\n\n\n\n

Im „Mini-Batch-Modus“<\/strong> ist die Gr\u00f6\u00dfe des gesamten Datensatzes kleiner als die Gr\u00f6\u00dfe des Batches. Folglich ist ein einzelner Batch gr\u00f6\u00dfer als der Trainingsdatensatz. Im „stochastischen Modus“ schlie\u00dflich ist die Gr\u00f6\u00dfe des Batches einmalig. Folglich werden der Gradient und die Parameter des neuronalen Netzes<\/a> bei jeder Probe ge\u00e4ndert.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist der stochastische Gradientenalgorithmus?<\/h2>\n\n\n\n

Der Stochastic Gradient Descent Algorithmus (SGD)<\/strong> ist ein Optimierungsalgorithmus. Er wird von neuronalen Netzen im Bereich des Deep Learning<\/a> verwendet, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Die Aufgabe dieses Algorithmus ist es, einen Satz interner Modellparameter zu identifizieren, der andere Leistungsma\u00dfe wie den quadratischen Fehler oder den Logarithmusverlust \u00fcbersteigt.<\/p>\n\n\n\n

Die Optimierung kann als ein Suchprozess beschrieben werden, der das Lernen mit einbezieht. Der Optimierungsalgorithmus wird als gradueller Abstieg bezeichnet und basiert auf der Berechnung eines Fehlergradienten oder einer Fehlersteigung, die in Richtung des minimalen Fehlerniveaus abgesenkt werden muss. Dieser Algorithmus erm\u00f6glicht es, den Suchprozess mehrmals durchzuf\u00fchren. Ziel ist es, die Parameter des Modells in jedem Schritt zu verbessern. Es handelt sich also um einen iterativen Algorithmus.<\/p>\n\n\n\n

In jedem Schritt werden Vorhersagen anhand bestimmter Stichproben unter Verwendung des internen Parametersatzes gemacht. Die Vorhersagen werden dann mit den erwarteten Ergebnissen verglichen, um die Fehlerrate zu berechnen. Anschlie\u00dfend werden die internen Parameter aktualisiert. Die verschiedenen Algorithmen verwenden unterschiedliche Aktualisierungsverfahren. Bei k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen<\/strong> verwendet der Algorithmus die Methode der R\u00fcckw\u00e4rtspropagation.<\/p>\n\n\n\n

Batchgr\u00f6\u00dfe vs. Epoch: Was ist der Unterschied?<\/h2>\n\n\n\n

Die Batchgr\u00f6\u00dfe<\/strong> ist die Anzahl der verarbeiteten Proben, bevor sich das Modell \u00e4ndert. Die Anzahl der Epochs ist die Menge der vollst\u00e4ndigen Iterationen des Trainingsdatensatzes. Ein Batch muss eine Mindestgr\u00f6\u00dfe von eins haben und eine Maximalgr\u00f6\u00dfe, die kleiner oder gleich der Anzahl der Stichproben des Trainingsdatensatzes ist.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr die Anzahl der Epochen kann ein ganzzahliger Wert zwischen eins und unendlich gew\u00e4hlt werden. Die Verarbeitung kann unbegrenzt ausgef\u00fchrt werden und sogar durch andere Kriterien als eine vorbestimmte Anzahl von Epochen gestoppt werden. Das Kriterium kann zum Beispiel die Fehlerrate des Modells sein.<\/p>\n\n\n\n

Die Batchgr\u00f6\u00dfe und die Anzahl der Epochen sind Hyperparameter des Lernalgorithmus und m\u00fcssen dem Algorithmus mitgeteilt werden. Diese Parameter m\u00fcssen konfiguriert werden, indem viele Werte getestet werden, um herauszufinden, welcher Wert optimal ist.<\/p>\n\n\n\n

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Wie w\u00e4hlt man die Anzahl der Epochs?<\/h2>\n\n\n\n

Nach jeder Iteration des neuronalen Netzes werden die Gewichte ge\u00e4ndert. Die Kurve entwickelt sich von Underfitting<\/a> \u00fcber Overfitting<\/a> bis hin zur idealen Anpassung. Die Anzahl der Epochen ist ein Hyperparameter, der vor Beginn des Trainings entschieden werden muss. Eine h\u00f6here Anzahl an Epochen f\u00fchrt nicht unbedingt zu besseren Ergebnissen. Im Allgemeinen ist eine Anzahl von 11 Epochen ideal f\u00fcr das Training auf den meisten Datasets.<\/p>\n\n\n\n

Die Optimierung des Lernens basiert auf dem iterativen Prozess des allm\u00e4hlichen Abstiegs.<\/strong> Aus diesem Grund reicht eine einzige Epoche nicht aus, um die Gewichte optimal zu ver\u00e4ndern. Im Gegenteil, eine Epoche zu viel kann dazu f\u00fchren, dass das Modell overfitting…<\/p>\n\n\n\n

Warum ist das bei Machine Learning so wichtig?<\/h2>\n\n\n\n

Epoch ist einer der entscheidenden Begriffe im Machine Learning.<\/strong> Sie hilft dabei, das Modell zu identifizieren, das die Daten so genau wie m\u00f6glich repr\u00e4sentiert. Das neuronale Netz muss auf der Grundlage der dem Algorithmus angegebenen Anzahl von Epochen und der Batchgr\u00f6\u00dfe trainiert werden. Dieser Hyperparameter bestimmt also den gesamten Ablauf des Prozesses.<\/p>\n\n\n\n

Wie auch immer, es gibt kein Geheimrezept oder eine Zauberformel, um den idealen Wert f\u00fcr jeden Parameter zu definieren. Data Analysts haben keine andere Wahl, als eine Vielzahl von Werten zu testen, bevor sie denjenigen ausw\u00e4hlen, der f\u00fcr die L\u00f6sung des spezifischen Problems am besten geeignet ist.<\/p>\n\n\n\n

Eine Methode zur Bestimmung der geeigneten Anzahl von Epochen besteht darin, die Lernleistung zu \u00fcberwachen, indem man diese Anzahl mit der Fehlerrate des Modells vergleicht. Die Lernkurve ist sehr n\u00fctzlich, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob ein Modell overfitting, underfitting oder angemessen trainiert ist.<\/p>\n\n\n\n

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Wie kann ich eine Machine Learning-Schulung absolvieren?<\/h2>\n\n\n\n

Zusammengefasst ist Epoch<\/strong> ein Begriff, der verwendet wird, um die H\u00e4ufigkeit zu beschreiben, mit der Trainingsdaten den Algorithmus durchlaufen. Es ist eines der wichtigsten Konzepte des Machine Learning. <\/p>\n\n\n\n

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Data Science Weiterbildungen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n