{"id":178703,"date":"2023-06-22T08:53:01","date_gmt":"2023-06-22T07:53:01","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178703"},"modified":"2023-10-30T11:52:11","modified_gmt":"2023-10-30T10:52:11","slug":"bayesianische-optimierung-definition-und-funktionsweise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/bayesianische-optimierung-definition-und-funktionsweise","title":{"rendered":"Bayesianische Optimierung: Definition und Funktionsweise"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178703\" class=\"elementor elementor-178703\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e64e195 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e64e195\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a6896b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4a6896b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Um ein Vorhersagemodell zu definieren, verwenden Datenwissenschaftler eine Vielzahl von Beobachtungen. Doch w\u00e4hrend die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Datenexperten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren.<br \/>Wie kann man also in k\u00fcrzester Zeit das richtige Modell finden? An dieser Stelle kommt die Bayes&#8217;sche oder Bayesianische Optimierung ins Spiel. Worum geht es dabei? Wie funktioniert sie? Die Antworten findest du hier.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c6eafe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3c6eafe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9025445 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9025445\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\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><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist der bayesianische Ansatz?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e96f04d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e96f04d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die bayesianische Optimierung leitet sich direkt aus dem Bayes&#8217;schen Theorem ab:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5615e0d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5615e0d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\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<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"147\" height=\"73\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image1-5-2.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178706\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50e53f0c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"50e53f0c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Durch dieses <strong>Theorem<\/strong> hast du einen Wert y, der eine Funktion von x ist. Die Idee ist nun, den Wert von x zu bestimmen, indem man den Wert von y optimiert. In diesem Fall besteht x aus einem Satz von Parametern (oder Beobachtungen).<\/p><p>Konkret kann dies in einer Vielzahl von Situationen angewendet werden, z. B. bei der Festlegung eines idealen Preises zur <strong>Maximierung der Gewinnspanne<\/strong>, bei der Konfiguration einer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/datenbank-und-code-refactoring-unser-guide\">Anwendung oder einer Datenbank<\/a> zur Maximierung ihrer Leistung, bei der Verwaltung von Parametern zur Optimierung des \u00fcberwachten Lernens etc.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-frankfurt-die-besten-tipps\">Bei all diesen Annahmen steht den Data Scientists<\/a> nur eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen zur Verf\u00fcgung, um ein optimales Ergebnis zu erzielen (sei es aufgrund von zeitlichen, finanziellen oder materiellen Beschr\u00e4nkungen).<\/p><p>Denn um das beste Modell zu definieren, m\u00fcssen in der Regel viele Hypothesen getestet, mehrere Trainings durchgef\u00fchrt und Validierungen vorgenommen werden. All diese Testphasen sind jedoch zeitaufwendig. Daher ist es nicht m\u00f6glich, eine unbegrenzte Anzahl von Hypothesen zu untersuchen.<\/p><p>Um diese Einschr\u00e4nkungen zu bew\u00e4ltigen, wurde die Bayes&#8217;sche Optimierung eingef\u00fchrt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e19d22f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1e19d22f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"427\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/coding-g7ba6522fd_640.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178707\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/coding-g7ba6522fd_640.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/coding-g7ba6522fd_640-300x200.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee5a308 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ee5a308\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54c80da elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"54c80da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert die bayesianische Optimierung?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-065fef9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"065fef9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die zentrale Idee der<strong> bayesianischen Optimierung<\/strong> ist es, die Anzahl der Beobachtungen zu minimieren und gleichzeitig schnell zur optimalen L\u00f6sung zu konvergieren. Um dies zu erreichen, muss man drei grundlegende Prinzipien kennen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05e898d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05e898d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Gau\u00dfsche Prozess<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a6cae5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4a6cae5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Idee des <strong>bayesianischen Ansatzes<\/strong> ist es, bekannte Beobachtungen zu nutzen, um daraus Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr Ereignisse abzuleiten, die noch nicht beobachtet wurden. Um zu dieser Schlussfolgerung zu gelangen, muss f\u00fcr jeden Wert X die Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden.<\/p><p>Die effektivste Methode daf\u00fcr ist zweifellos der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Gau%C3%9F-Prozess\">Gau\u00dfsche Prozess<\/a>. Dieser erm\u00f6glicht es, den wahrscheinlichsten Wert (genannt Mittelwert \u00b5) und die wahrscheinliche Streuung des Wertes um den Mittelwert (genannt Standardabweichung \u03c3) zu identifizieren. Diese Standardabweichung \u03c3 wird schw\u00e4cher, je n\u00e4her du dich einem bereits beobachteten Punkt n\u00e4herst.<\/p><p>Idealerweise solltest du diese Werte und Abst\u00e4nde f\u00fcr jeden Beobachtungspunkt berechnen. In der Praxis ist diese umfassende Darstellung jedoch aus Zeitgr\u00fcnden nicht m\u00f6glich. Daher sollten die zu bewertenden Punkte ausgew\u00e4hlt werden.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"426\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Standardabweichung Excel&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/standardabweichung-in-excel-wozu-dient-sie-wie-wird-sie-berechnet\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/standardabweichung-in-excel-wozu-dient-sie-wie-wird-sie-berechnet\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Standardabweichung Excel<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;WENN Funktion Excel&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wenn-funktion-in-excel-wozu-dient-sie-und-wie-wird-sie-verwendet\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wenn-funktion-in-excel-wozu-dient-sie-und-wie-wird-sie-verwendet\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WENN Funktion Excel<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Dropdown Liste Excel&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dropdown-liste-in-excel-wie-funktioniert-das\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dropdown-liste-in-excel-wie-funktioniert-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dropdown Liste Excel<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Excel Spalte Zeile fixieren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/excel-spalte-und-zeile-fixieren-komplettes-tutorial\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/excel-spalte-und-zeile-fixieren-komplettes-tutorial\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Excel Spalte Zeile fixieren<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a903874 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a903874\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Exploration und Betrieb<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-84ae2d8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"84ae2d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um ein<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/predictive-analytics-methoden-erfahre-mehr\"> leistungsf\u00e4higes Vorhersagemodell zu entwerfen<\/a>, m\u00fcssen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-vs-data-analyst-gemeinsamkeiten-und-unterschiede\">Data Scientists die relevantesten Punkte definieren.<\/a> Dies geschieht in zwei Schritten:<\/p><ul><li><strong>Die Exploration:<\/strong> Diese ist dann interessant, wenn die Standardabweichung besonders gro\u00df ist. Mit anderen Worten: Die unbekannte Variable im Suchraum ist hoch. Dies erm\u00f6glicht es, mehrere Modelle zu testen und das Wissen \u00fcber die zu optimierende Funktion zu verbessern.<\/li><li><strong>Auswertung: <\/strong>In diesem Stadium geht es darum, die zuvor getesteten Modelle zu verfeinern. Die Idee ist, den maximalen oder h\u00f6chsten Punkt zu finden. Dazu werten die Data Scientists den Mittelwert \u00b5 aus. Wenn der Mittelwert \u00b5 in den Extremen liegt, ist es einfacher, das richtige Modell zu identifizieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8275104 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8275104\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/pexels-lukas-577210.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ad3169 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ad3169\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Beachte, dass du das richtige <strong>Gleichgewicht zwischen Erkundung und Betrieb<\/strong> finden musst. Wenn du dich auf die Erkundung konzentrierst, kann es sein, dass du andere Modelle, die vielleicht besser sind, \u00fcbersiehst. Wenn du dich hingegen auf die Ausbeutung konzentrierst, k\u00f6nntest du notwendige Verbesserungen \u00fcbersehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fcdf12 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5fcdf12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Akquisitionsfunktion<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b12132 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9b12132\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Akquisitionsfunktion<\/strong> hilft dabei, den richtigen Kompromiss zwischen diesen beiden Variablen zu finden. Denn f\u00fcr jeden Punkt im Suchraum identifiziert die Funktion ein Optimierungspotenzial. Unter all diesen Punkten identifiziert die Funktion ein Maximum. Das ist der n\u00e4chste Punkt, der getestet wird. Die Berechnung wird so oft wiederholt, bis eine Konvergenz zwischen dem Maximum und dem Minimum erreicht ist. Mit diesem Parameterpaar sollte die beste Leistung erzielt werden.<\/p><p>Gut zu wissen: Rauschen kann die Daten verf\u00e4lschen und das Lernen erschweren. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, dass die Umgebung stabil und die Beobachtungen reproduzierbar sind, bevor du die Bayes&#8217;sche Optimierung anwendest.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/confusion-matrix\">Die Confusion Matrix &#8211; wie wird sie angewendet?<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/die-hybrid-cloud-was-ist-das-wie-funktioniert-sie\">Hybrid Cloud, was ist das?<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pearson-vs-spearman-korrelationen-einfache-erklaerung\">Pearson und Spearman Korrelationen<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/aws-sagemaker-leitfaden-fuer-die-nutzung-der-plattform\">AWS Sagemaker<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/horizontal-scaling-definition-besonderheiten-und-vorteile\">Horizontal Scaling<\/a><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b302c8e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b302c8e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f142ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0f142ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie l\u00e4sst sich die bayesianische Optimierung in die Praxis umsetzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e1ceed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8e1ceed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die Berechnungen der bayesianischen Optimierung zu vereinfachen, ist es am einfachsten, gute Werkzeuge zu verwenden. Wie das <strong>Python-Paket scikit-optimize oder bayesian-optimization.<\/strong> Du musst dann nur einen Suchraum definieren, und das Tool wird sich dann darum k\u00fcmmern, die Punkte mit hohem Potenzial zu finden,<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gausssche-kurve\"> insbesondere mithilfe des Gau\u00dfschen Prozesses<\/a>. Auch hier musst du Python neu starten, bis du ein zufriedenstellendes Ergebnis erh\u00e4ltst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d930b13 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d930b13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, die Bayes'sche Optimierung zu beherrschen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5e76ff elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b5e76ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist der bayesianische Ansatz?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Konkret kann dies in einer Vielzahl von Situationen angewandt werden, z. 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Die effizienteste Methode daf\u00fcr ist zweifellos der Gau\u00dfsche Prozess. Dieser erm\u00f6glicht es, den wahrscheinlichsten Wert (genannt Mittelwert \u00b5) und die wahrscheinliche Streuung des Wertes um den Mittelwert (genannt Standardabweichung \u03c3) zu identifizieren. Diese Standardabweichung \u03c3 wird schw\u00e4cher, je n\u00e4her du dich einem bereits beobachteten Punkt n\u00e4herst.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wie kann man die Bayes'sche Optimierung in die Praxis umsetzen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Um die Berechnungen der Bayes'schen Optimierung zu vereinfachen, ist es am einfachsten, gute Werkzeuge zu verwenden. Wie das Python-Paket scikit-optimize oder bayesian-optimization. Du musst dann nur einen Suchraum definieren, und das Tool wird sich dann darum k\u00fcmmern, die Punkte mit hohem Potenzial zu finden, insbesondere mithilfe des Gau\u00dfschen Prozesses. Auch hier muss Python neu gestartet werden, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um ein Vorhersagemodell zu definieren, verwenden Datenwissenschaftler eine Vielzahl von Beobachtungen. Doch w\u00e4hrend die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Datenexperten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren. Wie kann man also in k\u00fcrzester Zeit das richtige Modell finden? 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