{"id":183261,"date":"2023-08-12T11:36:10","date_gmt":"2023-08-12T10:36:10","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=183261"},"modified":"2023-10-30T15:02:55","modified_gmt":"2023-10-30T14:02:55","slug":"manifold-learning-eine-schluesseltechnik-zur-reduzierung-der-datengroesse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/manifold-learning-eine-schluesseltechnik-zur-reduzierung-der-datengroesse","title":{"rendered":"Manifold Learning: eine Schl\u00fcsseltechnik zur Reduzierung der Datengr\u00f6\u00dfe"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"183261\" class=\"elementor elementor-183261\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a0dbf34 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2a0dbf34\" 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-6f9a1735 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6f9a1735\" 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><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Manifold Learning ist eine Technik, die die Visualisierung und Analyse komplexer, hochdimensionaler Datens\u00e4tze vereinfacht, indem sie zugrunde liegende, niedrigdimensionale Strukturen in ihnen findet. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese unverzichtbare Methode des Machine Learning wissen musst!<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7dd59401 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7dd59401\" 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>Die Datenmenge, die Unternehmen zur Verf\u00fcgung steht, ist in den letzten Jahren explosionsartig angestiegen, und die Entwicklung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-machine-learning-wo-soll-ich-anfangen\">Machine Learning<\/a> erm\u00f6glicht es, diese Daten in Informationen umzuwandeln, die f\u00fcr strategische Entscheidungen genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Um jedoch wirklich von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/welche-berufe-gibt-es-im-bereich-big-data-und-welche-kompetenzen-sind-erforderlich\">Big Data<\/a> profitieren zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen viele Herausforderungen bew\u00e4ltigt werden. Eine dieser Herausforderungen besteht darin, komplexe, hochdimensionale Datens\u00e4tze zu interpretieren, zu visualisieren und zu verstehen.<\/p><p>Dieser Begriff bezieht sich auf die Anzahl von Merkmalen oder Attributen, die jeden Datenpunkt in einem<strong> Dataset beschreiben<\/strong>. Jeder dieser Punkte wird oft durch einen Vektor dargestellt, der verschiedene Merkmale oder Variablen enth\u00e4lt.<\/p><p>Nehmen wir als Beispiel einen Datensatz, der Informationen \u00fcber H\u00e4user enth\u00e4lt, die zum Verkauf stehen. Jedes kann durch Merkmale wie Fl\u00e4che, Anzahl der Schlafzimmer und B\u00e4der, Preis oder Lage beschrieben werden.<\/p><p>Wenn wir diese f\u00fcnf Merkmale verwenden, um jedes Haus darzustellen, dann ist die Dimensionalit\u00e4t der Daten f\u00fcnf.<\/p><p>Wenn es darum geht, Datens\u00e4tze mit einer sehr hohen Anzahl von Dimensionen zu analysieren oder zu visualisieren, wird die Sache sehr kompliziert.<\/p><p>Es wird dann schwierig, die Beziehungen zwischen den Datenpunkten effektiv darzustellen und zu verstehen. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, ist es notwendig, die Dimensionen zu reduzieren.<\/p><p>Traditionell wurden Techniken wie die <strong>Hauptkomponentenanalyse (PCA)<\/strong> verwendet. Leider eignen sie sich nicht f\u00fcr die zugrunde liegenden nichtlinearen Strukturen, die h\u00e4ufig in den Daten der realen Welt vorkommen.<\/p><p>Um diese Einschr\u00e4nkung zu \u00fcberwinden, wurde ein neuer Ansatz entwickelt, um niedrigdimensionale zugrunde liegende Strukturen in den Daten zu finden: das <strong>Manifold Learning oder Lernen von Variet\u00e4ten.<\/strong><\/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-48fa04c0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"48fa04c0\" 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-5cc45581 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5cc45581\" 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 Manifold Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c7b775d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7c7b775d\" 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 zu verstehen, was <strong>Manifold Learning<\/strong> ist, muss man zun\u00e4chst einmal erfassen, was eine Manifold ist und warum sie f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis komplexer Daten relevant ist.<\/p><p>Eine Manifold ist eine mathematische Abstraktion, mit der komplexe geometrische Objekte, wie z. B. gekr\u00fcmmte Oberfl\u00e4chen oder gefaltete Strukturen, in Form von lokalen Koordinaten und intrinsischen Dimensionen beschrieben werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Im Kontext des <strong>Manifold Learning<\/strong> werden also hochdimensionale Daten als Punkte in einem Raum betrachtet, die durch eine niedrigdimensionale Variet\u00e4t angen\u00e4hert werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Diese zugrunde liegende Darstellung der Mannigfaltigkeit erfasst die Strukturen und Beziehungen zwischen den Datenpunkten und erm\u00f6glicht so eine intuitivere Erforschung und eine genauere Analyse.<\/p><p>Ein weiteres wichtiges Konzept, das man kennen muss, um Manifold Learning zu verstehen, ist die <strong>Platitude-Hypothese<\/strong>. Sie beruht auf der Annahme, dass echte Daten oft durch einen komplexen Prozess erzeugt werden, der ihre intrinsische Dimensionalit\u00e4t reduziert.<\/p><p>Mit anderen Worten: Obwohl die Daten in einem hochdimensionalen Raum existieren k\u00f6nnen, decken sie in Wirklichkeit nur einen kleinen Teil davon ab und sind in niedrigdimensionale Variet\u00e4ten eingebettet.<\/p><p>Durch die Nutzung dieser Eigenschaft kann Manifold Learning die zugrunde liegenden Variet\u00e4ten extrahieren, um das Verst\u00e4ndnis und die Interpretation komplexer Daten zu erleichtern.<\/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;Die Top 3 Machine Learning Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Top 3 Machine Learning Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Aversarial Examples im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aversarial Examples im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Microsoft Azure Kurs Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Azure Kurs Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Underfitting im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Underfitting im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Definition&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Definition<\/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-559d44b1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"559d44b1\" 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\/08\/manifold-learning-datascientest1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-183264\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest1.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest1-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest1-768x427.jpg 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<div class=\"elementor-element elementor-element-870b66a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"870b66a\" 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\">Lerne Manifold Learning<\/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-52323773 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52323773\" 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-67b7efd3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"67b7efd3\" 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\">Verkleinerungstechniken, die die Prinzipien des Manifold Learning verwenden<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c1d851c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c1d851c\" 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 Dimensionsreduktion ist der Schl\u00fcsselprozess beim Manifold Learning, der darauf abzielt, hochdimensionale Daten auf einen Raum mit reduzierten Dimensionen zu projizieren und dabei ihre inh\u00e4rente Struktur so gut wie m\u00f6glich zu erhalten.<\/p><p>Um dieses Ziel zu erreichen, wurden mehrere Techniken entwickelt. <strong>Die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA)<\/strong> ist ein klassischer Ansatz, der f\u00fcr lineare Daten nach wie vor effektiv ist. Bei nichtlinearen Daten hat sie jedoch erhebliche Einschr\u00e4nkungen.<\/p><p>Die<strong> Isomap-Methode<\/strong> basiert ihrerseits auf der Nachbarschaftsgeometrie, um einen Distanzgraphen zu erstellen und die geod\u00e4tischen Distanzen zwischen den Datenpunkten auf der Mannigfaltigkeit zu sch\u00e4tzen. Dadurch werden nichtlineare Beziehungen zwischen den Daten erfasst und die Gesamtstruktur der Daten bleibt erhalten.<\/p><p>Eine weitere Technik ist das <strong>Locally Linear Embedding oder LLE<\/strong>. Sie konzentriert sich auf die lokale Rekonstruktion von Datenpunkten aus ihren n\u00e4chsten Nachbarn, wobei optimale Linearkombinationen gefunden werden, um jeden Punkt als gewichtete Kombination seiner Nachbarn auszudr\u00fccken.<\/p><p>Das Ziel ist es, die lokalen Beziehungen auf der Mannigfaltigkeit zu erhalten. Dies kann besonders bei gefalteten und verdrehten Sorten n\u00fctzlich sein.<\/p><p>Ein weiterer Ansatz ist das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/t-sne-algorithmus\">Distributed Stochastic Neighbor Embedding oder t-SNE<\/a>, das f\u00fcr seine Leistung bei der Datenvisualisierung bekannt ist. Er konzentriert sich auf die Erhaltung der lokalen Abst\u00e4nde zwischen den Datenpunkten.<\/p><p>Diese Technik wird h\u00e4ufig verwendet, um hochdimensionale Daten in nur zwei oder drei Dimensionen darzustellen, was eine interaktive Visualisierung und ein <strong>visuelles Verst\u00e4ndnis der zugrunde liegenden Strukturen<\/strong> erm\u00f6glicht.<\/p><p>Variationelle Autokodierer oder VAEs schlie\u00dflich sind probabilistische generative Modelle. Sie sind in der Lage, die Dimensionen der Daten zu verkleinern, w\u00e4hrend die wesentlichen Informationen erhalten bleiben, da sie latente Verteilungen im niedrigdimensionalen Raum erlernen k\u00f6nnen.<\/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-4a5757e9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4a5757e9\" 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-4c9da82e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4c9da82e\" 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\">Welche Anwendungen hat Manifold Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45e24a8b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45e24a8b\" 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 praktischen Anwendungen von Manifold Learning sind zahlreich und vielf\u00e4ltig, sowohl im Bereich des <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-maschinelles-lernen\">maschinellen Lernens<\/a> als auch dar\u00fcber hinaus.<br \/>Zun\u00e4chst einmal bieten Techniken zur Dimensionsreduktion erhebliche Vorteile bei Aufgaben der Datenvisualisierung.<\/p><p>Sie bieten die M\u00f6glichkeit, gro\u00dfe <strong>Datens\u00e4tze interaktiv zu visualisieren<\/strong> und zu erforschen, sodass Forscher und Analysten Trends und Muster erkennen k\u00f6nnen, die nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind.<br \/>Dar\u00fcber hinaus ist eine der wichtigsten Anwendungen die<strong> Erkennung von Anomalien.<\/strong> Indem sie die zugrunde liegende Struktur der Daten ausnutzen, sind Algorithmen in der Lage, ungew\u00f6hnliche Datenpunkte zu identifizieren, die seltene Ereignisse oder anormales Verhalten darstellen k\u00f6nnen.<br \/>Dies ist auch ein h\u00e4ufig verwendeter Ansatz, um die halb\u00fcberwachte <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-ii\">Klassifizierung von Daten mit begrenzten Lernsets zu verbessern<\/a>. Indem man sich auf die geometrische Struktur der Daten st\u00fctzt, wird es m\u00f6glich, nicht gekennzeichnete Informationen zu nutzen, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu verbessern.<br \/>Eine weitere sehr interessante Anwendung von Manifold Learning ist die Sch\u00e4tzung fehlender Werte in den Daten. Die geometrischen Beziehungen zwischen den Punkten erm\u00f6glichen es, diese Werte pr\u00e4zise abzuleiten, um ein Dataset zu vervollst\u00e4ndigen.<\/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-2e58939e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2e58939e\" 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=\"900\" height=\"500\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-183265\" alt=\"data science training program\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest2.jpg 900w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest2-300x167.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/08\/manifold-learning-datascientest2-768x427.jpg 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<div class=\"elementor-element elementor-element-502a6be4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"502a6be4\" 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\">Mehr \u00fcber Manifold Learning<\/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-313a3d47 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"313a3d47\" 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-7b27955b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b27955b\" 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\">Herausforderungen und Einschr\u00e4nkungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48498847 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48498847\" 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>Herausforderungen und Begrenzungen<\/p><p>Zun\u00e4chst einmal beinhalten viele der Techniken anpassbare Parameter, die die Ergebnisse erheblich beeinflussen k\u00f6nnen.<\/p><p>Die richtige Wahl dieser Parameter ist daher entscheidend, um eine qualitativ hochwertige Darstellung der zugrunde liegenden Variet\u00e4t zu erhalten. Au\u00dferdem ist es notwendig, die<strong> Qualit\u00e4t der resultierenden Projektionen zu bewerten.<\/strong><\/p><p>Dar\u00fcber hinaus kann das Manifold Learning das bekannte Problem des &#8222;<strong>Curse of Dimensionality<\/strong>&#8220; nicht vollst\u00e4ndig l\u00f6sen. Bei sehr dichten oder zu seltenen Datens\u00e4tzen ist die Dimensionsreduktion nicht immer ausreichend effektiv.<\/p><p>Die Darstellung von Sorten kann sich daher als ungenau oder wenig informativ erweisen. Diese Situationen k\u00f6nnen die Lernleistung auf vielf\u00e4ltige Weise beeintr\u00e4chtigen.<\/p><p>Ein weiteres wichtiges Anliegen ist die <strong>Interpretierbarkeit der Ergebnisse.<\/strong> Niedrigdimensionale Variet\u00e4ten k\u00f6nnen n\u00e4mlich intuitiv schwer zu interpretieren sein, insbesondere wenn die Darstellung ohne Etikett erhalten wird.<\/p><p>Schlie\u00dflich kann sich <strong>Manifold Learning<\/strong> als sehr rechenintensiv erweisen. Dies ist vor allem bei gro\u00dfen Datenmengen der Fall.<\/p><p>Um diese Unw\u00e4gbarkeiten zu vermeiden und diese Einschr\u00e4nkungen zu \u00fcberwinden, ist technisches Fachwissen erforderlich, um das Potenzial von Manifold Learning voll auszusch\u00f6pfen.<\/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-7e01e4d6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7e01e4d6\" 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-7b70dfca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b70dfca\" 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\">Fazit: Manifold Learning, ein idealer Ansatz zur Erforschung komplexer Daten<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-11219529 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"11219529\" 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 die Kombination von Techniken zur Dimensionsreduktion und geometrischen Konzepten erm\u00f6glicht das <strong>Manifold Learning<\/strong> eine aussagekr\u00e4ftigere Visualisierung und ein besseres Verst\u00e4ndnis komplexer Datens\u00e4tze.<\/p><p>Um zu lernen, diese Technik und alle Schl\u00fcsselkonzepte des Machine Learning zu beherrschen, kannst du dich f\u00fcr DataScientest entscheiden. Unsere Fernlehrg\u00e4nge werden dir alle F\u00e4higkeiten vermitteln, die du brauchst, um ein Profi in der Datenwissenschaft zu werden.<\/p><p>In den Modulen, die sich mit Machine Learning besch\u00e4ftigen, lernst du Methoden wie \u00fcberwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen und Werkzeuge wie Scikit-learn kennen.<\/p><p>Au\u00dferdem lernst du etwas \u00fcber Zeitreihenprognose, Klassifizierung und Regression, Dimensionsreduktion und Text Mining. Au\u00dferdem wirst du ein Meister im Umgang mit Werkzeugen wie Keras,<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow\"> TensorFlow<\/a> und PyTorch werden.<\/p><p>Die anderen Module decken Themen wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\">Python-Programmierung,<\/a> DataViz, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-engineer-program-starte-durch-mit-datascientest\">Data Engineering<\/a>, Big Data Tools und Business Intelligence ab.<\/p><p>Am Ende des Kurses hast du alle Schl\u00fcssel in der Hand, um Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">ML Engineer zu werden.<\/a> Du erh\u00e4ltst au\u00dferdem ein staatlich anerkanntes Diplom und eine Zertifizierung von unseren Cloud-Partnern AWS oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/cloud-microsoft-azure-die-basics\">Microsoft Azure<\/a>. Entdecke DataScientest!<\/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-4cc9026e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"4cc9026e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?embeds_referring_euri=https%3A%2F%2Fdatascientest.com%2F&amp;embeds_referring_origin=https%3A%2F%2Fdatascientest.com&amp;source_ve_path=Mjg2NjQsMTY0NTAz&amp;feature=emb_share&amp;v=ugALxRuTh00&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.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-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\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-7d6090b3 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7d6090b3\" 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\">Weiterbildung zum Machine Learning Engineer<\/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\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Manifold Learning ist eine Technik, die die Visualisierung und Analyse komplexer, hochdimensionaler Datens\u00e4tze vereinfacht, indem sie zugrunde liegende, niedrigdimensionale Strukturen in ihnen findet. 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