{"id":181775,"date":"2023-07-27T19:27:09","date_gmt":"2023-07-27T18:27:09","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181775"},"modified":"2026-02-06T06:28:40","modified_gmt":"2026-02-06T05:28:40","slug":"ensembling-was-ist-das-wie-funktioniert-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/ensembling-was-ist-das-wie-funktioniert-es","title":{"rendered":"Ensembling: Was ist das? Wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"<h3>Dank der Entwicklung von Big Data und k\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen Data Scientists Modelle zum Lernen von Daten verwenden, um vorausschauende Analysen durchzuf\u00fchren. Zu den effektivsten Methoden geh\u00f6rt das Ensembling.<\/h3>\nWorum geht es also?\n\nWie funktioniert das Zusammenstellen von Vorlagen?\n\nWas sind seine Vor- und Nachteile?\n\n?Das werden wir uns in diesem Artikel ansehen.\n<h3>Was ist Ensembling?<\/h3>\nBeim <strong>Ensembling<\/strong> werden mehrere Modelle <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronaler Netze<\/a> kombiniert, um ein bestimmtes Problem zu l\u00f6sen. Jedes Modell verwendet dann seine eigenen Lerntechniken. Dadurch k\u00f6nnen die Vorhersagen bereichert werden.\n\nMit dem Lernen von<strong> Modell-Ensembles<\/strong> ist es m\u00f6glich, wesentlich zuverl\u00e4ssigere und relevantere Ergebnisse zu erzielen als mit jedem einzelnen Modell.\n<h3>Wie funktioniert das Zusammenstellen von Vorlagen?<\/h3>\nJedes Lernmodell erfordert die Verwendung gro\u00dfer<strong> Datenmengen,<\/strong> um zu relevanten Ergebnissen zu gelangen. Aber je nach verwendeter Technik m\u00fcssen die richtigen Komponenten sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlt werden (Anteil der Verzerrung und der Varianz).\n\nHier sind einige Beispiele f\u00fcr Lerntechniken:\n<ul>\n \t<li><strong>Absackung:<\/strong> Hier geht es darum, die Varianz zu reduzieren, um die Stabilit\u00e4t der Vorhersagen zu verbessern. In diesem Fall ben\u00f6tigt man Komponenten mit geringem Bias und hoher Varianz. Die Verzerrungen wirken dann den Varianzen entgegen. Dadurch werden die Ergebnisse weniger anf\u00e4llig f\u00fcr die Besonderheiten der Trainingsdaten.<\/li>\n \t<li><strong>Boosting:<\/strong> Umgekehrt ist es das Ziel, die Verzerrungen zu verringern. Dazu werden die Modelle sequentiell eingesetzt.<\/li>\n \t<li><strong>Stacking:<\/strong> Es verbessert die Genauigkeit und h\u00e4lt gleichzeitig die Varianz und den Bias niedrig. Dies ist besonders n\u00fctzlich bei zuf\u00e4lligen W\u00e4ldern.<\/li>\n<\/ul>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\nEntdecke unsere Weiterbildungen\n<\/a>\n\nGrunds\u00e4tzlich werden beim<strong> Ensembling<\/strong> die Modelle getrennt voneinander ausgef\u00fchrt, bevor die Vorhersagen miteinander kombiniert werden.\n\nDiese<strong> Zusammenstellung der Modelle<\/strong> reduziert dann die Varianz der Vorhersagen, die aus den Test- und Validierungsdaten gewonnen werden.\n\n<strong>?Gut zu wissen:<\/strong>\n\nAuch wenn die Kombination mehrerer Modelle zu zuverl\u00e4ssigeren Vorhersagen f\u00fchrt, sollte die Anzahl der Modelle begrenzt werden.\n\nDas liegt zum einen an den Kosten f\u00fcr das Training und zum anderen an der schlechteren Leistung, die durch das Hinzuf\u00fcgen neuer Modelle verursacht wird.\n\nNormalerweise liegt die richtige Balance zwischen 3 und 10 Modellen, die trainiert werden. Mit dieser Zahl lassen sich die besten Ergebnisse erzielen.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/ensembling-Liora-1.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/ensembling-Liora-1.png 900w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/ensembling-Liora-1-300x167.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/07\/ensembling-Liora-1-768x427.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>Was sind die Vorteile?<\/h3>\nEnsembling ist eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten Techniken des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">Machine Learning.<\/a> Und das aus gutem Grund, denn es bietet Datenexperten eine Vielzahl von Vorteilen:\n<ul>\n \t<li><strong>Genauigkeit:<\/strong> Im Allgemeinen liefern Modell-Assemblies bessere Ergebnisse als jedes Modell mit nur einer Komponente. Meistens verbessern sich die Ergebnisse mit zunehmender Gr\u00f6\u00dfe der Ansammlung. Aber wie bereits gesehen, muss das richtige Gleichgewicht gefunden werden. Das hei\u00dft, nicht zu viele Modelle hinzuf\u00fcgen.<\/li>\n \t<li><strong>Relevanz:<\/strong> Modellansammlungen sind eher in der Lage, Verallgemeinerungen vorzunehmen, um die gegebene Fragestellung zu beantworten. Das schr\u00e4nkt die Streuung der Analysen ein.<\/li>\n \t<li><strong>Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Mit Ensembling haben Data Scientists Zugang zu gro\u00dfen Datenmengen, aber es ist durchaus m\u00f6glich, die Ergebnisse an das verf\u00fcgbare Informationsniveau anzupassen. Dazu geh\u00f6rt auch die Auswahl des besten Modells aus mehreren M\u00f6glichkeiten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Wo liegen die Grenzen?<\/h3>\nObwohl Ensembling sehr effektiv ist, hat es dennoch einige Einschr\u00e4nkungen.\n\nN\u00e4mlich:\n<ul>\n \t<li>Nur Modelle, die mit denselben Parametern trainiert wurden, k\u00f6nnen kombiniert werden ;<\/li>\n \t<li>Einige Lernmodelle k\u00f6nnen nicht zusammengestellt werden.<\/li>\n \t<li>Dies gilt z. B. <strong>f\u00fcr Modelle, die mit dem K-Fold-Kreuztest,<\/strong> mit Vektoren oder Bildmerkmalen, partitionierten Modellen oder Computer Vision-Modellen gebildet wurden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Was wir uns merken sollten:<\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Beim<strong> Ensembling<\/strong> werden mehrere Modelle<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\"> neuronaler Netze<\/a> kombiniert, um die Relevanz der Vorhersageergebnisse zu optimieren.\nVor dem Assembling wird jedes Modell separat mit seinen eigenen Lerntechniken ausgef\u00fchrt.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Das Lernen von Modell-Sets verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Vorhersagen.\nAllerdings ist es nicht m\u00f6glich, diese Technik bei allen Modellen anzuwenden.<\/li>\n<\/ul>\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\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">Machine Learning Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dank der Entwicklung von Big Data und k\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen Data Scientists Modelle zum Lernen von Daten verwenden, um vorausschauende Analysen durchzuf\u00fchren. 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