Algorithmen sind in der Informatik und insbesondere in der Data Science und im Machine Learning von entscheidender Bedeutung. Hier erfährst Du alles, was Du darüber wissen musst: Definition, Funktionsweise, Anwendungen, mögliche Bildungswege…
Algorithmen sind bereits im Bereich der Computerprogrammierung sehr wichtig und werden in Zeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz immer wichtiger. Aber was sind Algorithmen eigentlich? Wenn Du auf der Suche nach einer klaren und umfassenden Definition bist, bist Du hier richtig.
Was ist ein Algorithmus?
Grundsätzlich ist ein Algorithmus ein schrittweises Verfahren. Algorithmen befolgen eine Reihe von Anweisungen, um eine Aufgabe zu erfüllen oder ein Problem zu lösen.
Lange vor der Entstehung der Informatik haben die Menschen tatsächlich bereits Algorithmen verwendet. Man kann Kochrezepte, mathematische Operationen oder sogar die Anleitung zum Aufbau eines Möbelstücks als Algorithmen bezeichnen.
Im Bereich der Computerprogrammierung sind Algorithmen Anweisungen, die dem Computer sagen, wie er eine Aufgabe ausführen soll. Insofern ist ein Computerprogramm ein Algorithmus, der dem Computer sagt, welche Schritte er in welcher Reihenfolge ausführen muss, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Eine Programmiersprache schreibt Algorithmen.
Wie viele Algorithmen gibt es?
Es gibt eine Vielzahl von Algorithmen. Hier findest Du die wichtigsten Kategorien.
Wenn ein Problem in mehrere Teilprobleme desselben Typen unterteilt ist, handelt es sich um Teil-und-Herrsche-Algorithmen (engl. Divide-and-conquer algorithm). Diese kleineren Probleme werden gelöst und ihre Lösungen werden kombiniert, um das ursprüngliche Problem zu lösen.
In der Brute-Force-Algorithmen (dt. Methode der rohen Gewalt) Kategorie werden alle möglichen Lösungen getestet, bis die beste gefunden wird. Während der Berechnung verwendet ein randomisierter Algorithmus mindestens einmal eine Zufallszahl, um die Lösung des Problems zu finden.
Der Greedy-Algorithmus (auch gieriger Algorithmus genannt) findet die optimale Lösung auf lokaler Ebene, mit dem Ziel, eine optimale Lösung für das Gesamtproblem zu finden. Ein rekursiver Algorithmus hingegen löst die einfachste Version eines Problems, um dann immer größere Versionen zu lösen, bis die Lösung für das ursprüngliche Problem gefunden wird.
Ein Trackbacking-Algorithmus (dt. Rückverfolgung) teilt das Problem in Teilprobleme auf. Anschließend löst er die Teilprobleme Schritt für Schritt auf.
Ein dynamischer Algorithmus zerlegt komplexe Probleme in eine Sammlung einfacherer Unterprobleme. Alle diese Unterprobleme werden einmal gelöst und ihre Lösung wird für den späteren Gebrauch gespeichert. Dadurch vermeidet man, dass ihre Lösungen erneut berechnet werden müssen.
Was sind Sortieralgorithmen?
Anhand eines Sortieralgorithmus sind Elemente in einer bestimmten Reihenfolge geordnet. Dabei kann es sich beispielsweise um eine numerische oder lexikografische Ordnung handeln. Diese Ordnung ist oft als erster Schritt zur Lösung komplexerer Probleme wichtig.
Es gibt viele verschiedene Sortieralgorithmen mit ihren Vor- und Nachteilen. Hier findest Du einige Beispiele:
- Lineare Sortieralgorithmen finden die kleinsten Elemente einer Liste, sortieren sie, fügen sie zu einer neuen Liste hinzu und löschen sie aus der ursprünglichen Liste. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis die ursprüngliche Liste leer ist.
- Bubblesort (dt. Sortieren durch Aufsteigen) ist ein Algorithmus, bei dem die ersten beiden Elemente der Liste miteinander verglichen werden. Wenn das erste Element größer als das zweite ist, wird das erste Element an der Stelle des zweiten eingefügt. Dieser Vorgang wird für jedes Paar benachbarter Elemente in der Liste wiederholt, und zwar so lange, bis die gesamte Liste sortiert ist.
- Insertionsort (dt. Einfügesortierenmethode) ist ein Algorithmus, bei dem jedes Element in der Liste mit den vorherigen Elementen verglichen wird, bis ein kleineres Element gefunden wird. Wenn ein kleineres Element gefunden wird, wird es an der vorherigen Stelle eingefügt. Der Vorgang wird so lange wiederholt, bis die gesamte Liste sortiert ist.
Algorithmen in der Informatik
In der Informatik sind Algorithmen allgegenwärtig. Sie sind eigentlich das Rückgrat der Informatik, denn ein Algorithmus gibt dem Computer einen bestimmten Satz von Anweisungen.
Mit diesen Anweisungen sind die Computer in der Lage, Aufgaben auszuführen. Die Computerprogramme selbst sind Algorithmen, die in Programmiersprachen geschrieben sind.
Algorithmen spielen auch eine Schlüsselrolle bei der Funktionsweise von z. B. sozialen Netzwerken. Sie entscheiden, welche Beiträge angezeigt werden oder welche Werbung dem Nutzer bzw. der Nutzerin angeboten wird.
Bei Suchmaschinen optimieren die Algorithmen die Suchanfragen und können vorhersagen, was die Nutzer und Nutzerinnen eingeben werden und vieles mehr. Auch Plattformen wie Netflix, YouTube, Amazon oder Spotify benutzen Algorithmen für ihre Empfehlungsmaschinen.
Warum ist es wichtig, Algorithmen zu verstehen?
Über die Informatik hinaus ist das algorithmische Denken in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit, klare Schritte zur Lösung eines Problems zu definieren.
In der Tat wenden wir diese Denkweise täglich an, ohne uns dessen bewusst zu sein. In Zeiten von Data Science, Machine Learning und künstlicher Intelligenz sind Algorithmen wichtiger denn je und sind sozusagen der „Treibstoff“ für die neue industrielle Revolution…
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Die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens
Machine-Learning-Algorithmen sind Programme, die aus Daten lernen und sich selbstständig ohne menschliche Hilfe anhand von Erfahrungen verbessern.
Zu den Lernaufgaben, die diese Algorithmen bewältigen können, gehören z. B. das Erlernen von der verborgenen Struktur von nicht gekennzeichneten Daten oder das instance based learning (dt. erfahrungsbezogenes Lernen), bei dem eine Kategoriebezeichnung für eine neue Instanz erzeugt wird, indem sie mit den im Speicher abgelegten Trainingsdaten verglichen wird.
Es gibt drei Hauptkategorien von Machine-Learning-Algorithmen: überwachte, unüberwachte und bestärkende Algorithmen. Jede dieser Kategorien beruht auf einer anderen Lernmethode.
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen verendet man gelabelte Trainingsdaten, um die Mapping-Funktion zu erlernen, die die Inputvariablen (Eingabe) oder Outputvariablen (Ausgabe) transformiert. Nach diesem Lernvorgang kann der Algorithmus aus neuen Inputs Outputs generieren.
Zu den überwachten Lernalgorithmen gehören die Klassifikations- und Regressionsalgorithmen. Um das Ergebnis einer bestimmten Stichprobe vorherzusagen, wenn die Ausgabevariable in Form von Kategorien vorliegt, benützt man die Klassifikation. Das Klassifikationsmodell analysiert die Inputdaten und versucht, Labels vorherzusagen, um sie zu kategorisieren.
Die Regression benützt man, um das Ergebnis einer Stichprobe vorherzusagen, wenn die Outputvariable in Form eines realen Wertes vorliegt. Ausgehend von den Inputdaten wird z. B. ein Volumen, eine Größe oder eine Menge vorhergesagt. Beispiele für überwachte Lernalgorithmen sind die lineare Regression, die logistische Regression, die naive Bayes’sche Klassifikation oder das Verfahren der k-nächsten Nachbarn.
Die Ensembling-Methode ist eine weitere Art des überwachten Lernens. Sie besteht darin, die Vorhersagen mehrerer individuell schwacher Machine-Learning-Modelle zu kombinieren, um eine genauere Vorhersage für eine neue Stichprobe zu erstellen. Beispiele hierfür sind die Techniken der Entscheidungsbäume oder des Boostings mit XGBoost.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachte Lernmodelle verwendet man, wenn es nur eine Inputvariable und keine entsprechende Outputvariable gibt. Sie verwenden nicht gekennzeichnete Trainingsdaten, um die den Daten zugrunde liegende Struktur zu modellieren. Hier sind drei Beispiele für Techniken:
- Assoziation: um die Wahrscheinlichkeit des Zusammenkommens von Elementen in einer Sammlung aufzudecken. Sie wird vor allem bei der Warenkorbanalyse im Einzelhandel häufig eingesetzt, um herauszufinden, welche Artikel häufig zusammen gekauft werden.
- Clustering: um Stichproben so zu gruppieren, dass verschiedene Objekte innerhalb desselben Clusters untereinander ähnlicher sind als mit Objekten in einem anderen Cluster.
- Dimensionsreduktion: um die Anzahl der Variablen innerhalb eines Datensatzes zu verringern und gleichzeitig sicherzustellen, dass die wichtigen Informationen weitergegeben werden.
Methoden der Merkmalsextraktion oder der Merkmalsauswahl sind verwendet, um dies zu erreichen. Bei der Merkmalsauswahl wird eine Teilmenge aus den ursprünglichen Variablen ausgewählt, während bei der Extraktion eine Transformation der Daten vorgenommen wird, um die Dimension zu verringern. Beispiele für unüberwachte Algorithmen sind Apriori-Algorithmus, k-Mittelwert-Algorithmus und PCA-Algorithmus (Hauptkomponentenanalyse, engl. Principal Component Analysis, kurz: PCA).
Bestärkendes Lernen
Dazu gibt es noch das bestärkende Lernen (engl. reinforcement learning) in Machine Learning. Damit kann der Algorithmus die beste Aktion für seinen aktuellen Zustand entscheiden, indem er lernt, welche Verhaltensweisen seine Belohnungen maximieren.
Normalerweise lernen solche Algorithmen die optimalen Handlungen, indem sie viele Male hintereinander versuchen und scheitern. Wenn wir als Beispiel ein Videospiel nehmen, in dem der Spieler zu einem bestimmten Ort gehen muss, um Punkte zu sammeln, wird der Algorithmus sich zunächst zufällig bewegen und dann lernen, wohin er gehen muss, indem er versucht, seine Belohnungen zu maximieren.
Wie lerne ich den Umgang mit Algorithmen?
Das Wissen und die Beherrschung von Algorithmen sind für die Arbeit im Bereich der Informatik, der Data Science oder der künstlichen Intelligenz unerlässlich.
Um sich dieses Fachwissen anzueignen, kannst Du eine Weiterbildung bei DataScientest absolvieren. Mit unserer Weiterbildung zum/r Data Scientist lernst Du den Umgang mit Algorithmen und erwirbst alle Fähigkeiten, um Datenwissenschaftler oder Datenwissenschaftlerin zu werden.
Dazu lernst Du auch den Umgang mit Datenbanken und Big-Data-Tools, die Programmierung in Python und verschiedene Techniken des Machine Learning und Deep Learning.
Nach Abschluss der Weiterbildung erhältst Du ein von der Sorbonne-Universität zertifiziertes Diplom und bist bereit, als Data Scientist zu arbeiten. 93% unserer Alumni haben unmittelbar nach ihrer Ausbildung einen Job gefunden.
Alle unsere Weiterbildungen beruhen auf einen Blended-Learning-Ansatz mit Präsenz- sowie Fernunterricht. Du hast die Wahl sie als Intensivkurs oder als Teilzeitkurs zu absolvieren.
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