{"id":204091,"date":"2026-01-28T16:59:51","date_gmt":"2026-01-28T15:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=204091"},"modified":"2026-02-06T04:21:19","modified_gmt":"2026-02-06T03:21:19","slug":"bayesian-optimization-alles-wissen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/bayesian-optimization-alles-wissen","title":{"rendered":"Bayesian Optimization: So funktioniert die smarte Optimierungsmethode"},"content":{"rendered":"<b>Um ein pr\u00e4diktives Modell zu definieren, greifen Data Scientists auf eine Vielzahl von Beobachtungen zur\u00fcck. Doch obwohl die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Data-Experten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren.<\/b> <b>Also, wie findet man das richtige Modell in k\u00fcrzester Zeit? Genau hier kommt die bayesianische Optimierung ins Spiel. Worum geht es dabei? Wie funktioniert es? Die Antworten findest Du hier.<\/b>\n\n<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<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-was-ist-der-bayesianische-ansatz\"><font size=\"6\">Was ist der bayesianische Ansatz?<\/font><\/h2>\nDie bayesianische Optimierung leitet sich direkt aus dem Satz von Bayes ab:\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"147\" height=\"73\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/06\/image1-5-2.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\n\nDurch diesen Satz hast du einen Wert y, der eine Funktion von x ist. Die Idee ist dann, <b>den Wert von x zu bestimmen, indem man den Wert von y optimiert.<\/b> Hierbei besteht x aus einer Reihe von Parametern (oder Beobachtungen).\n\nKonkret kann dies in einer Vielzahl von Situationen angewendet werden, wie beispielsweise der Festlegung eines idealen Preises zur Maximierung der Margen, der Konfiguration einer Anwendung oder Datenbank zur Maximierung ihrer Leistung, der Parametrierung zur Optimierung des Supervised Learning, usw.\n\nIn all diesen Hypothesen <b>haben die<\/b> \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\/data-science-kurs-muenchen-so-kannst-du-dich-weiterbilden\">Data Scientists<\/a><\/div><\/div>\n <b>nur eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen zur Verf\u00fcgung, um ein optimales Ergebnis zu erzielen<\/b> (sei es aufgrund von zeitlichen, finanziellen oder materiellen Einschr\u00e4nkungen).\n\nUm das beste Modell zu definieren, m\u00fcssen in der Regel viele Hypothesen getestet und mehrere Trainings- und Validierungsphasen durchgef\u00fchrt werden. Doch all diese Testphasen sind zeitaufw\u00e4ndig. Es ist daher nicht m\u00f6glich, eine unbegrenzte Anzahl von Hypothesen zu untersuchen.\n\nUm diesen Einschr\u00e4nkungen zu begegnen, wurde die bayesianische Optimierung eingef\u00fchrt\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-funktioniert-die-bayesianische-optimierung\"><font size=\"6\">Wie funktioniert die bayesianische Optimierung?<\/font><\/h2>\nDie zentrale Idee der bayesianischen Optimierung besteht darin, <b>die Anzahl der Beobachtungen zu minimieren und gleichzeitig schnell zur optimalen L\u00f6sung zu konvergieren.<\/b> Hierf\u00fcr sind drei grundlegende Prinzipien zu kennen.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-der-gaussian-process\">Der Gaussian Process<\/h3>\nDie Idee des bayesianischen Ansatzes ist es, <b>die bekannten Beobachtungen zu nutzen, um Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen abzuleiten,<\/b> die noch nicht beobachtet wurden. Um zu diesem Schluss zu gelangen, muss f\u00fcr jeden Wert X die Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden.\n\nDie effektivste Methode daf\u00fcr ist zweifellos der Gaussian Process. Dieser erm\u00f6glicht es, den wahrscheinlichsten Wert (genannt <b>Mittelwert \u00b5<\/b>) und die wahrscheinliche Streuung des Wertes um den Mittelwert (genannt <b>Standardabweichung \u03c3<\/b>) zu identifizieren. Diese Standardabweichung \u03c3 verringert sich, je n\u00e4her du einem bereits beobachteten Punkt kommst.\n\nIdealerweise sollte man diese Werte und Distanzen f\u00fcr jeden Beobachtungspunkt berechnen. In der Praxis ist diese umfassende Darstellung jedoch aus Zeitgr\u00fcnden nicht m\u00f6glich. Daher m\u00fcssen die zu bewertenden Punkte ausgew\u00e4hlt werden.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-erkundung-und-die-ausnutzung\">Die Erkundung und die Ausnutzung<\/h3>\nUm ein leistungsf\u00e4higes <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-predictive-modeling\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e4diktives Modell<\/a> zu entwerfen, m\u00fcssen die Data Scientists die relevantesten Punkte definieren. Dies geschieht in zwei Phasen:\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Erkundung:<\/b> Diese ist besonders dann interessant, wenn die Standardabweichung besonders gro\u00df ist. Anders gesagt, wenn die unbekannte Variable im Suchraum hoch ist. Dadurch kann man mehrere Modelle testen und das Wissen \u00fcber die zu optimierende Funktion verbessern.<\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Ausnutzung:<\/b> In diesem Stadium geht es darum, die im Vorfeld getesteten Modelle zu verfeinern. Die Idee ist, den maximalen oder maximalen Punkt zu finden. Hierf\u00fcr nutzen die Data Scientists den Mittelwert \u00b5. Wenn dieser sich in den Extremen befindet, ist es einfacher, das richtige Modell zu identifizieren.<\/li>\n<\/ul>\n<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"424\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg 640w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2025\/03\/pexels-lukas-577210-300x199.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\">\n\nVorsicht: Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen Erkundung und Ausnutzung zu finden. Wenn du die Erkundung bevorzugst, riskierst du, andere m\u00f6glicherweise leistungsf\u00e4higere Modelle zu vernachl\u00e4ssigen. Umgekehrt, wenn du die Ausnutzung vorziehst, k\u00f6nntest du notwendige Verbesserungen \u00fcbersehen.\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-die-akquisitionsfunktion\">Die Akquisitionsfunktion<\/h3>\nDie Akquisitionsfunktion erm\u00f6glicht es, den richtigen Kompromiss zwischen diesen beiden Variablen zu finden. F\u00fcr jeden Punkt im Suchraum identifiziert die Funktion ein Optimierungspotenzial. Unter all diesen Punkten identifiziert die Funktion ein Maximum. Dies ist der n\u00e4chste zu testende Punkt. Man wiederholt die Berechnung so oft wie n\u00f6tig, bis eine Konvergenz zwischen Maximum und Minimum erreicht ist. Dieses Parameterpaar soll die beste Leistung erm\u00f6glichen.\n\n<b>Gut zu wissen:<\/b> St\u00f6rungen k\u00f6nnen die Daten beeintr\u00e4chtigen und das Lernen erschweren. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Umgebung ausreichend stabil ist und die Beobachtungen reproduzierbar sind, bevor die bayesianische Optimierung genutzt wird.\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-wie-setzt-man-die-bayesianische-optimierung-in-die-praxis-um\"><font size=\"6\">Wie setzt man die bayesianische Optimierung in die Praxis um?<\/font><\/h2>\nUm die Berechnungen der bayesianischen Optimierung zu vereinfachen, ist es am einfachsten, <b>gute Tools zu verwenden.<\/b> Wie das Python-Package scikit-optimize oder bayesian-optimization. Es gen\u00fcgt, einen Suchraum zu definieren, und das Tool \u00fcbernimmt dann die Identifikation der Punkte mit hohem Potenzial, insbesondere durch den Gaussian Process. Auch hier muss <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a> neu gestartet werden, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\nBilde Dich mit uns weiter\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um ein pr\u00e4diktives Modell zu definieren, greifen Data Scientists auf eine Vielzahl von Beobachtungen zur\u00fcck. Doch obwohl die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Data-Experten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren. Also, wie findet man das richtige Modell in k\u00fcrzester Zeit? Genau hier kommt die bayesianische Optimierung ins Spiel. Worum geht es dabei? Wie funktioniert es? 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