{"id":204091,"date":"2025-04-11T06:30:00","date_gmt":"2025-04-11T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=204091"},"modified":"2025-04-09T08:15:27","modified_gmt":"2025-04-09T07:15:27","slug":"bayesian-optimization-alles-wissen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/bayesian-optimization-alles-wissen","title":{"rendered":"Bayesian Optimization: So funktioniert die smarte Optimierungsmethode"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"204091\" class=\"elementor elementor-204091\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c29c79 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1c29c79\" 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-72304c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72304c6\" 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><b>Um ein pr\u00e4diktives Modell zu definieren, greifen Data Scientists auf eine Vielzahl von Beobachtungen zur\u00fcck. Doch obwohl die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Data-Experten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren.<\/b> <b>Also, wie findet man das richtige Modell in k\u00fcrzester Zeit? Genau hier kommt die bayesianische Optimierung ins Spiel. Worum geht es dabei? Wie funktioniert es? Die Antworten findest Du hier.<\/b><\/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-b2b4443 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b2b4443\" 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-16fc21e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"16fc21e\" 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\"><font size=\"6\">Was ist der bayesianische Ansatz?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2876473 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2876473\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die bayesianische Optimierung leitet sich direkt aus dem Satz von Bayes ab:<\/span><\/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-3d62775 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3d62775\" 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\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\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-601c5fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"601c5fc\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Durch diesen Satz hast du einen Wert y, der eine Funktion von x ist. Die Idee ist dann, <\/span><b>den Wert von x zu bestimmen, indem man den Wert von y optimiert.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Hierbei besteht x aus einer Reihe von Parametern (oder Beobachtungen).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Konkret kann dies in einer Vielzahl von Situationen angewendet werden, wie beispielsweise der Festlegung eines idealen Preises zur Maximierung der Margen, der Konfiguration einer Anwendung oder Datenbank zur Maximierung ihrer Leistung, der Parametrierung zur Optimierung des Supervised Learning, usw.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In all diesen Hypothesen <\/span><b>haben die<\/b> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-science-kurs-muenchen-so-kannst-du-dich-weiterbilden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Scientists<\/a> <b>nur eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen zur Verf\u00fcgung, um ein optimales Ergebnis zu erzielen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (sei es aufgrund von zeitlichen, finanziellen oder materiellen Einschr\u00e4nkungen).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um das beste Modell zu definieren, m\u00fcssen in der Regel viele Hypothesen getestet und mehrere Trainings- und Validierungsphasen durchgef\u00fchrt werden. Doch all diese Testphasen sind zeitaufw\u00e4ndig. Es ist daher nicht m\u00f6glich, eine unbegrenzte Anzahl von Hypothesen zu untersuchen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um diesen Einschr\u00e4nkungen zu begegnen, wurde die bayesianische Optimierung eingef\u00fchrt<\/span><\/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-b5596f1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b5596f1\" 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-363c112 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"363c112\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie funktioniert die bayesianische Optimierung?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4be445a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4be445a\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die zentrale Idee der bayesianischen Optimierung besteht darin, <\/span><b>die Anzahl der Beobachtungen zu minimieren und gleichzeitig schnell zur optimalen L\u00f6sung zu konvergieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Hierf\u00fcr sind drei grundlegende Prinzipien zu kennen.<\/span><\/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-460c360 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"460c360\" 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\">Der Gaussian Process<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cf0265 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1cf0265\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die Idee des bayesianischen Ansatzes ist es, <\/span><b>die bekannten Beobachtungen zu nutzen, um Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen abzuleiten,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> die noch nicht beobachtet wurden. Um zu diesem Schluss zu gelangen, muss f\u00fcr jeden Wert X die Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die effektivste Methode daf\u00fcr ist zweifellos der Gaussian Process. Dieser erm\u00f6glicht es, den wahrscheinlichsten Wert (genannt <\/span><b>Mittelwert \u00b5<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) und die wahrscheinliche Streuung des Wertes um den Mittelwert (genannt <\/span><b>Standardabweichung \u03c3<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">) zu identifizieren. Diese Standardabweichung \u03c3 verringert sich, je n\u00e4her du einem bereits beobachteten Punkt kommst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Idealerweise sollte man diese Werte und Distanzen f\u00fcr jeden Beobachtungspunkt berechnen. In der Praxis ist diese umfassende Darstellung jedoch aus Zeitgr\u00fcnden nicht m\u00f6glich. Daher m\u00fcssen die zu bewertenden Punkte ausgew\u00e4hlt werden.<\/span><\/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-d8d8538 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d8d8538\" 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\">Die Erkundung und die Ausnutzung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5403d2e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5403d2e\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Um ein leistungsf\u00e4higes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-predictive-modeling\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e4diktives Modell<\/a> zu entwerfen, m\u00fcssen die Data Scientists die relevantesten Punkte definieren. Dies geschieht in zwei Phasen:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Erkundung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Diese ist besonders dann interessant, wenn die Standardabweichung besonders gro\u00df ist. Anders gesagt, wenn die unbekannte Variable im Suchraum hoch ist. Dadurch kann man mehrere Modelle testen und das Wissen \u00fcber die zu optimierende Funktion verbessern.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Ausnutzung:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> In diesem Stadium geht es darum, die im Vorfeld getesteten Modelle zu verfeinern. Die Idee ist, den maximalen oder maximalen Punkt zu finden. Hierf\u00fcr nutzen die Data Scientists den Mittelwert \u00b5. Wenn dieser sich in den Extremen befindet, ist es einfacher, das richtige Modell zu identifizieren.<\/span><\/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-baed4c0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"baed4c0\" 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\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-204094\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/03\/pexels-lukas-577210-300x199.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\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-89ffa7c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"89ffa7c\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Vorsicht: Es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen Erkundung und Ausnutzung zu finden. Wenn du die Erkundung bevorzugst, riskierst du, andere m\u00f6glicherweise leistungsf\u00e4higere Modelle zu vernachl\u00e4ssigen. Umgekehrt, wenn du die Ausnutzung vorziehst, k\u00f6nntest du notwendige Verbesserungen \u00fcbersehen.<\/span><\/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-1ee4234 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1ee4234\" 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\">Die Akquisitionsfunktion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-279f94f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"279f94f\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Die Akquisitionsfunktion erm\u00f6glicht es, den richtigen Kompromiss zwischen diesen beiden Variablen zu finden. F\u00fcr jeden Punkt im Suchraum identifiziert die Funktion ein Optimierungspotenzial. Unter all diesen Punkten identifiziert die Funktion ein Maximum. Dies ist der n\u00e4chste zu testende Punkt. Man wiederholt die Berechnung so oft wie n\u00f6tig, bis eine Konvergenz zwischen Maximum und Minimum erreicht ist. Dieses Parameterpaar soll die beste Leistung erm\u00f6glichen.<\/span><\/p><p><b><span style=\"text-decoration: underline;\">Gut zu wissen<\/span>:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> St\u00f6rungen k\u00f6nnen die Daten beeintr\u00e4chtigen und das Lernen erschweren. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Umgebung ausreichend stabil ist und die Beobachtungen reproduzierbar sind, bevor die bayesianische Optimierung genutzt wird.<\/span><\/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-91f659c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"91f659c\" 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-37adfca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"37adfca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie setzt man die bayesianische Optimierung in die Praxis um?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fcfb13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1fcfb13\" 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><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Berechnungen der bayesianischen Optimierung zu vereinfachen, ist es am einfachsten, <\/span><b>gute Tools zu verwenden.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Wie das Python-Package scikit-optimize oder bayesian-optimization. Es gen\u00fcgt, einen Suchraum zu definieren, und das Tool \u00fcbernimmt dann die Identifikation der Punkte mit hohem Potenzial, insbesondere durch den Gaussian Process. Auch hier muss <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a> neu gestartet werden, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird.<\/span><\/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-4981ade elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4981ade\" 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\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\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\">Bilde Dich mit uns weiter<\/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-506391e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"506391e\" 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-7338b4f elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"7338b4f\" 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\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Was ist der bayessche Ansatz?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Konkrete Anwendungen dieses Ansatzes finden sich in einer Vielzahl von Situationen, wie etwa der Festlegung des idealen Preises zur Maximierung der Margen, der Konfiguration einer Anwendung oder Datenbank zur Leistungsoptimierung oder der Verwaltung von Parametern zur Optimierung des \u00fcberwachten Lernens. In all diesen F\u00e4llen verf\u00fcgen Data Scientists nur \u00fcber eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen, um ein optimales Ergebnis zu erzielen (sei es aufgrund zeitlicher, finanzieller oder materieller Einschr\u00e4nkungen).\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie funktioniert die bayessche Optimierung?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Die Idee des bayesschen Ansatzes besteht darin, bekannte Beobachtungen zu nutzen, um Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr Ereignisse abzuleiten, die noch nicht beobachtet wurden. Um zu diesem Schluss zu kommen, muss f\u00fcr jede X-Wert die Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden. Die effektivste Methode daf\u00fcr ist zweifellos der Gau\u00df-Prozess. Dieser erm\u00f6glicht es, den wahrscheinlichsten Wert (den Mittelwert \u00b5) und die wahrscheinliche Streuung des Wertes um den Mittelwert (die Standardabweichung \u03c3) zu identifizieren. 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Auch hier muss Python erneut ausgef\u00fchrt werden, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\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 pr\u00e4diktives Modell zu definieren, greifen Data Scientists auf eine Vielzahl von Beobachtungen zur\u00fcck. Doch obwohl die Untersuchung dieser Beobachtungen zu einem optimalen Ergebnis f\u00fchrt, haben die Data-Experten oft nur wenig Zeit, um alle Hypothesen zu analysieren. Also, wie findet man das richtige Modell in k\u00fcrzester Zeit? 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