{"id":181775,"date":"2023-07-27T19:27:09","date_gmt":"2023-07-27T18:27:09","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181775"},"modified":"2023-10-30T13:51:00","modified_gmt":"2023-10-30T12:51:00","slug":"ensembling-was-ist-das-wie-funktioniert-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/ensembling-was-ist-das-wie-funktioniert-es","title":{"rendered":"Ensembling: Was ist das? Wie funktioniert es?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181775\" class=\"elementor elementor-181775\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4249133 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4249133\" 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-4508f65 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4508f65\" 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\">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>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bb368b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5bb368b\" 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>Worum geht es also?<\/p><p>Wie funktioniert das Zusammenstellen von Vorlagen?<\/p><p>Was sind seine Vor- und Nachteile?<\/p><p>\ud83d\udca1Das werden wir uns in diesem Artikel ansehen.<\/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-51b3c63 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"51b3c63\" 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-5bf6620 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5bf6620\" 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\">Was ist Ensembling?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b047fb1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b047fb1\" 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>Beim <strong>Ensembling<\/strong> werden mehrere Modelle <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/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.<\/p><p>Mit dem Lernen von<strong> Modell-Ensembles<\/strong> ist es m\u00f6glich, wesentlich zuverl\u00e4ssigere und relevantere Ergebnisse zu erzielen als mit jedem einzelnen Modell.<\/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-c5dd413 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c5dd413\" 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-c4578b2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c4578b2\" 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 das Zusammenstellen von Vorlagen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-328b277f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"328b277f\" 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>Jedes 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).<\/p><p>Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Lerntechniken:<\/p><ul><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><li><strong>Boosting:<\/strong> Umgekehrt ist es das Ziel, die Verzerrungen zu verringern. Dazu werden die Modelle sequentiell eingesetzt.<\/li><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><\/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-4b654e7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4b654e7\" 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\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/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-4f2e9c63 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4f2e9c63\" 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>Grunds\u00e4tzlich werden beim<strong> Ensembling<\/strong> die Modelle getrennt voneinander ausgef\u00fchrt, bevor die Vorhersagen miteinander kombiniert werden.<\/p><p>Diese<strong> Zusammenstellung der Modelle<\/strong> reduziert dann die Varianz der Vorhersagen, die aus den Test- und Validierungsdaten gewonnen werden.<\/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-3609b29e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3609b29e\" 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><strong>\ud83d\udca1Gut zu wissen:<\/strong><\/p><p>Auch wenn die Kombination mehrerer Modelle zu zuverl\u00e4ssigeren Vorhersagen f\u00fchrt, sollte die Anzahl der Modelle begrenzt werden.<\/p><p>Das 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.<\/p><p>Normalerweise liegt die richtige Balance zwischen 3 und 10 Modellen, die trainiert werden. Mit dieser Zahl lassen sich die besten Ergebnisse erzielen.<\/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-618cd677 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"618cd677\" 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=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/ensembling-datascientest-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181779\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/ensembling-datascientest-1.png 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/ensembling-datascientest-1-300x167.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/ensembling-datascientest-1-768x427.png 768w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/>\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-d88d590 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d88d590\" 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-a6f56a3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a6f56a3\" 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\">Was sind die Vorteile?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da7be7b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da7be7b\" 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>Ensembling ist eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten Techniken des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">Machine Learning.<\/a> Und das aus gutem Grund, denn es bietet Datenexperten eine Vielzahl von Vorteilen:<\/p><ul><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><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><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><\/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-fbbbc5b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"fbbbc5b\" 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-4ddfc7b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4ddfc7b\" 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\">Wo liegen die Grenzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-616e12b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"616e12b\" 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>Obwohl Ensembling sehr effektiv ist, hat es dennoch einige Einschr\u00e4nkungen.<\/p><p>N\u00e4mlich:<\/p><ul><li>Nur Modelle, die mit denselben Parametern trainiert wurden, k\u00f6nnen kombiniert werden ;<\/li><li>Einige Lernmodelle k\u00f6nnen nicht zusammengestellt werden.<\/li><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><\/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-f257b50 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f257b50\" 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-33be3ac elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"33be3ac\" 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\">Was wir uns merken sollten:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e9c074 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9e9c074\" 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<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Beim<strong> Ensembling<\/strong> werden mehrere Modelle<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn\"> neuronaler Netze<\/a> kombiniert, um die Relevanz der Vorhersageergebnisse zu optimieren. <br \/>Vor dem Assembling wird jedes Modell separat mit seinen eigenen Lerntechniken ausgef\u00fchrt.<\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Das Lernen von Modell-Sets verbessert die Genauigkeit und Relevanz der Vorhersagen. <br \/>Allerdings ist es nicht m\u00f6glich, diese Technik bei allen Modellen anzuwenden.<\/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-cd5a7bf elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"cd5a7bf\" 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\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\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\">Machine Learning Weiterbildung<\/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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce20cb3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ce20cb3\" 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-1311307 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"1311307\" 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 Ensembling?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Beim Ensembling werden verschiedene Modelle neuronaler Netze kombiniert, um ein bestimmtes Problem zu l\u00f6sen. 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