Algorithmus: Was ist das? Wozu dient er?

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. Es handelt sich um eine Reihe von Anweisungen, die befolgt werden müssen, 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. So ist ein Computerprogramm ein Algorithmus, der dem Computer sagt, welche Schritte er in welcher Reihenfolge ausführen muss, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Sie werden mithilfe einer Programmiersprache geschrieben.

Wie viele Algorithmen gibt es?

Es gibt eine Vielzahl von Algorithmen. Hier sind die wichtigsten Kategorien.

Bei Teil-und-Herrsche-Algorithmen (engl. Divide-and-conquer algorithm) wird ein Problem in mehrere Teilprobleme desselben Typen unterteilt. Diese kleineren Probleme werden gelöst und ihre Lösungen werden kombiniert, um das ursprüngliche Problem zu lösen.

Bei Brute-Force-Algorithmen (dt. Methode der rohen Gewalt) 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.

Ein 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, die Schritt für Schritt gelöst werden können. Wenn die Lösung nicht gefunden wird, werden die letzten Schritte einfach zurückgenommen, bis ein alternativer Weg gefunden wird.

Schließlich wird mithilfe eines dynamischen Algorithmus ein komplexes Problem in eine Sammlung einfacherer Unterprobleme zerlegt. Alle diese Unterprobleme werden einmal gelöst und ihre Lösung wird für den späteren Gebrauch gespeichert. Dadurch wird vermieden, dass ihre Lösungen erneut berechnet werden müssen.

Was sind Sortieralgorithmen?

Mit einem Sortieralgorithmus werden Elemente einer Liste in eine bestimmte Reihenfolge gebracht. 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 sind 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 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.

Wie werden Algorithmen in der Informatik eingesetzt?

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…

Was sind 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 halbüberwachte Algorithmen. Jede dieser Kategorien beruht auf einer anderen Lernmethode.

Beim überwachten Lernen werden gelabelte Trainingsdaten verwendet, 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. Die Klassifikation wird verwendet, um das Ergebnis einer bestimmten Stichprobe vorherzusagen, wenn die Ausgabevariable in Form von Kategorien vorliegt. Das Klassifikationsmodell analysiert die Inputdaten und versucht, Labels vorherzusagen, um sie zu kategorisieren.

Die Regression wird verwendet, 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.

Unüberwachte Lernmodelle werden verwendet, 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 wird verwendet, 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 wird verwendet, um Stichproben so zu gruppieren, dass verschiedene Objekte innerhalb desselben Clusters untereinander ähnlicher sind als mit Objekten in einem anderen Cluster.
  • Dimensionsreduktion wird verwendet, um die Anzahl der Variablen innerhalb eines Datensatzes zu verringern und gleichzeitig sicherzustellen, dass die wichtigen Informationen weitergegeben werden.

Um dies zu erreichen, können die Methoden der Merkmalsextraktion oder der Merkmalsauswahl verwendet werden. 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).

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 basieren auf einen Blended-Learning-Ansatz mit Präsenz- sowie Fernunterricht. Sie können als Intensivkurs oder als durchgehende Weiterbildung absolviert werden.

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