{"id":179904,"date":"2026-01-28T12:43:48","date_gmt":"2026-01-28T11:43:48","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=179904"},"modified":"2026-02-06T04:38:10","modified_gmt":"2026-02-06T03:38:10","slug":"kernel-alles-ueber-die-methode-des-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/kernel-alles-ueber-die-methode-des-machine-learning","title":{"rendered":"Kernel: Alles \u00fcber die Methode des Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>Kernel ist eine Klassifizierungsmethode des Machine Learning. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du dar\u00fcber wissen musst und wie du eine Ausbildung zum Data Scientist oder Data Analyst absolvieren kannst.<\/strong><\/p>\nIm Bereich des maschinellen Lernens besteht die <strong>Kernel-Methode<\/strong> darin, einen linearen Klassifizierer zu verwenden, um ein nichtlineares Problem zu l\u00f6sen. Um dies zu erreichen, wird ein linear untrennbarer Datensatz in einen linear trennbaren Datensatz umgewandelt, wie im folgenden Beispiel, indem man ihn in einen h\u00f6herdimensionalen Raum \u00fcberf\u00fchrt.\n\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"415\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/jeux-de-donnees-lineaires-non-lineaires-1024x531.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\nDer Kernel erweist sich z. B. als sehr n\u00fctzlich, um zwei Klassen innerhalb eines zweidimensionalen Datensatzes zu trennen, bei dem die Daten nicht linear trennbar sind.\n\nDie Verwendung einer <strong>polynomialen Funktion<\/strong> w\u00fcrde das Klassifizierungsproblem verkomplizieren. Daher ist es besser, die Daten in einen 3D-Raum zu transformieren, in dem die Daten durch einen linearen Klassifikator trennbar werden.\n\nDann wird es m\u00f6glich, die Daten von 2D nach 3D umzuwandeln, eine lineare Entscheidungsgrenze durch Anpassung des linearen Klassifikators im 3D-Raum zu finden und die lineare Entscheidungsgrenze wieder in den 2D-Raum abzubilden, um eine nichtlineare Entscheidungsgrenze in 2D zu erstellen.\n\nAuch interessant:\n<table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">\n<colgroup>\n<col width=\"426\"><\/colgroup>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Microsoft Azure Kurs Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Azure Kurs Machine Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Underfitting im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Underfitting im Machine Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Definition&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Definition<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Kreuzvalidierungsverfahren im ML&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kreuzvalidierungsverfahren im ML<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Q-Learning: Machine Learning mit Reinforcement Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/q-learning-machine-learning-mit-reinforcement-learning\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/q-learning-machine-learning-mit-reinforcement-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Q-Learning: Machine Learning mit Reinforcement Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Clustering im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Clustering im Machine Learning<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"319\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/kernel-classification-lineaire-1024x408.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\nEs gibt verschiedene kernelbasierte Algorithmen im <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-engineer-bootcamp-dein-karrieresprung\">Machine Learning<\/a>, wie die Regularisierte Radiale Basisfunktion (Rdg RBFNN), die Support Vector Machine (SVM), die Kernel-Fisher-Diskriminantenanalyse (KFD) oder den Regularisierten Adaboost (Reg AB). Der am h\u00e4ufigsten verwendete Ansatz unter diesen Modellen ist die Support Vector Machine (SVM).\n\nMan unterscheidet zwischen der klassischen linearen SVM f\u00fcr die lineare Klassifizierung und der nichtlinearen SVM, bei der der Kernel verwendet wird, um die Muster von den niedrigsten bis zu den h\u00f6chsten Dimensionen abzubilden.\n\nDiese Methode erm\u00f6glicht es, linear untrennbare Daten zu verarbeiten und nichtlineare Kombinationen der urspr\u00fcnglichen Merkmale in einen h\u00f6herdimensionalen Raum \u00fcber eine Mapping-Funktion zu erstellen, wo eine lineare Trennung m\u00f6glich wird. Der am h\u00e4ufigsten verwendete Kernel f\u00fcr SVM ist der RBF-Kernel oder der Gau\u00df-Kernel.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"415\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/kernel-gaussien-1024x531.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\nVous savez tout sur le kernel. Pour plus d&#8217;informations, d\u00e9couvrez <strong>nos articles sur le Machine Learning<\/strong> et <strong>notre dossier sur le m\u00e9tier de Data Scientist<\/strong>.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-unsere-weiterbildungen\">Unsere Weiterbildungen<\/h2>\nUm die Methoden des Machine Learning zu erlernen, kannst du eines der von <strong>Liora angebotenen Programme w\u00e4hlen<\/strong>. Viele unserer Kurse beinhalten ein Modul, das sich ausschlie\u00dflich mit maschinellem Lernen befasst.\n\nDas Machine-Learning-Modul des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data-Analyst-Kurses<\/a> behandelt <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering\">Clustering- und Regressionsmethoden<\/a> mit Scikit-learn. Die anderen Module dieses Kurses behandeln Themen wie Programmierung, DataViz, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/transactional-database-alles-was-du-wissen-musst\">Datenbanken<\/a> und Business Intelligence. Am Ende des Kurses wirst du \u00fcber alle F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen, die du f\u00fcr die Rolle des Data Analyst ben\u00f6tigst.\n\nUnsere Data Scientist Weiterbildung umfasst zwei Module, die sich mit Machine Learning besch\u00e4ftigen. Das erste behandelt <strong>\u00fcberwachtes Machine Learning mit Regressionsmethoden<\/strong> und einfacher und erweiterter Klassifizierung. Das zweite konzentriert sich auf das un\u00fcberwachte Lernen (oder unsupervised learning), das Clustering und Dimensionsreduktion beinhaltet. Die Themen Statsmodel, Text Mining und NetworkX werden ebenfalls in diesem Kurs behandelt. Die anderen Module des Lehrplans sind der Programmierung, DataViz, Deep Learning und KI gewidmet. Dieser Kurs vermittelt dir alle F\u00e4higkeiten, die du als Data Scientist ben\u00f6tigst.\n\nUm noch weiter zu gehen, bieten wir auch einen <strong>Expertenkurs zum Machine Learning Engineer<\/strong> an. Diese viermonatige Weiterbildung erg\u00e4nzt die Weiterbildung zum Data Scientist. In diesem Kurs lernst du, wie man Machine-Learning-Modelle mithilfe von Ingenieurtechniken in die Praxis umsetzt, was in Unternehmen eine sehr begehrte F\u00e4higkeit darstellt.\n\nAlle unsere Kurse werden online durchgef\u00fchrt und bestehen zu 85 % aus asynchronem Lernen auf unserer gecoachten Plattform und zu 15 % aus Fernunterricht (synchron).\n\nAbgesehen von den Expertenkursen k\u00f6nnen unsere Programme auch als Weiterbildung oder als<strong> intensives Bootcamp<\/strong> absolviert werden.\n\nWas die Finanzierung betrifft, so k\u00f6nnen alle unsere Kurse \u00fcber deinen Bildungsgutschein finanziert werden. Entdecke die Kurse von Liora!\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\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kernel ist eine Klassifizierungsmethode des Machine Learning. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du dar\u00fcber wissen musst und wie du eine Ausbildung zum Data Scientist oder Data Analyst absolvieren kannst.<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":179905,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-179904","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179904","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179904"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179904\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216540,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179904\/revisions\/216540"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179905"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179904"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179904"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}