{"id":205648,"date":"2025-06-02T06:30:00","date_gmt":"2025-06-02T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=205648"},"modified":"2025-05-15T08:00:40","modified_gmt":"2025-05-15T07:00:40","slug":"self-organizing-maps-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das","title":{"rendered":"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"205648\" class=\"elementor elementor-205648\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36969f1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"36969f1\" 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-9f941f0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f941f0\" 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>Self-Organizing Maps, oder SOM, sind eine Art von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (ANN), die f\u00fcr das un\u00fcberwachte Lernen genutzt werden. Sie erm\u00f6glichen die Reduzierung der Daten-Dimensionalit\u00e4t, w\u00e4hrend ihre topologische Struktur erhalten bleibt, und sind somit ein m\u00e4chtiges Werkzeug f\u00fcr das Clustering und die Datenexploration.<\/b><\/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-e73c1d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e73c1d5\" 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;\">Im Gegensatz zu klassischen neuronalen Netzen arbeiten Self-Organizing Maps mit <\/span><b>kompetitivem Lernen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> statt mit Fehlerkorrektur und integrieren eine Nachbarschaftsfunktion, um die <\/span><b>r\u00e4umlichen Beziehungen der Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu bewahren.<\/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-1887126 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1887126\" 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\/kuenstliche-neuronale-netzwerke\" 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\">Einf\u00fchrung: K\u00fcnstliche neuronale Netzwerke<\/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-2661196 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2661196\" 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-18ef7d5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"18ef7d5\" 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\">Ursprung der SOM<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a2b38d0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a2b38d0\" 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 Self-Organizing Maps wurden in den 1980er Jahren von dem finnischen Forscher <\/span><b>Teuvo Kohonen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> eingef\u00fchrt. Daher werden sie auch als <\/span><b>Kohonen-Karten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oder <\/span><b>Kohonen Maps<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bezeichnet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Inspiriert von den biologischen Mechanismen des Gehirns, ahmen sie die Art und Weise nach, wie Neuronen Informationen organisieren und klassifizieren, um bedeutungsvolle Strukturen zu bilden.<\/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-eb09f1f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"eb09f1f\" 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-5358275 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5358275\" 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\">Funktionsweise der SOM<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-544d235 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"544d235\" 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;\">Das Lernen eines Self-Organizing Maps basiert auf einem mehrstufigen Prozess, der es erm\u00f6glicht, komplexe Daten in eine <\/span><b>organisierte und lesbare Darstellung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu transformieren. Hier ist eine typische Funktionsweise, detailliert Schritt f\u00fcr Schritt, eines SOM beschrieben.<\/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-279822a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"279822a\" 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\">1. Initialisierung der Gewichte<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6143313 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6143313\" 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;\">Bevor das Training beginnt, ist jedem Neuron der Karte ein Gewichtungsvektor zugeordnet, der zuf\u00e4llig initialisiert wird. Dieser Vektor hat die gleiche Dimension wie die <\/span><b>Eingabedaten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und repr\u00e4sentiert die Identit\u00e4t jedes Neurons, bevor es durch das Lernen angepasst 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-2830ca8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2830ca8\" 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\">2. Auswahl eines Eingabe-Beispiels<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f75d32 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f75d32\" 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;\">In jeder Iteration wird ein Eingabevektor zuf\u00e4llig aus dem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\">Trainings-Dataset<\/a> ausgew\u00e4hlt. Dieser Vektor repr\u00e4sentiert einen <\/span><b>Datenpunkt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, den das SOM auf der Karte organisieren lernen muss.<\/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-89100d6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"89100d6\" 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\">3. Identifizierung der Best Matching Unit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f39ebd6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f39ebd6\" 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;\">Sobald das Beispiel ausgew\u00e4hlt wurde, sucht der Algorithmus das Neuron, dessen Gewichte diesem Eingabevektor am n\u00e4chsten kommen. Diese N\u00e4he wird mittels der <\/span><b>euklidischen Distanz oder euklidischen Norm<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zwischen dem Eingabevektor und den Neuronen gemessen. Das n\u00e4chstgelegene Neuron wird als <\/span><b>BMU (Best Matching Unit)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> identifiziert.<\/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-379ebf6 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"379ebf6\" 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=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205652\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\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-8172766 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8172766\" 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\/was-ist-das-2\" 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\">Neural vs. Neuronal<\/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-94b88a6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"94b88a6\" 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\">4. Aktualisierung der Gewichte des BMU und seiner Nachbarn<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91b7925 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"91b7925\" 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;\">Nachdem das BMU gefunden wurde, passt der Algorithmus dessen Gewichte an, um sie an den Eingabevektor anzun\u00e4hern. Auch seine benachbarten Neuronen werden, wenn auch in geringerem Ma\u00dfe, aktualisiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ausma\u00df dieser Aktualisierung h\u00e4ngt von zwei Hauptfaktoren ab:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Lernrate<\/b> <b>(\u03b1 oder Alpha)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Alpha steuert die Geschwindigkeit, mit der die Gewichte der Neuronen angepasst werden. Sie verringert sich im Laufe der Iterationen, um zu vermeiden, dass sich die \u00c4nderungen zu abrupt vollziehen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Die Nachbarschaftsfunktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Die Aktualisierung betrifft die Neuronen um das BMU herum, und ihr Ausma\u00df nimmt mit der Entfernung ab. Eine \u00fcbliche Funktion ist die gau\u00dfsche Funktion.<\/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-e6125c2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e6125c2\" 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;\">Diese Phase erm\u00f6glicht es dem BMU und seinen Nachbarn, sich schrittweise an die Eigenschaften der Daten anzun\u00e4hern, w\u00e4hrend die topologische Struktur der Beziehungen zwischen den <\/span><b>Datenpunkten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> erhalten bleibt.<\/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-e38bc4f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e38bc4f\" 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\">5. Reduzierung der Lernrate und der Nachbarschaft<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-203c02a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"203c02a\" 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;\">Mit jeder Iteration nehmen die <\/span><b>Lernrate<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und die <\/span><b>Gr\u00f6\u00dfe der Nachbarschaft<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ab. Dies erm\u00f6glicht eine feine Anpassung der Gewichte in den letzten Phasen des Trainings und stellt sicher, dass die Daten gut auf der Karte organisiert sind.<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zu Beginn ist die Nachbarschaft gro\u00df, sodass sich die gesamte Karte global organisieren kann.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Allm\u00e4hlich wird die Nachbarschaft enger, wodurch die Karte verfeinert und die gebildeten Cluster stabilisiert werden.<\/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-1c04a75 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1c04a75\" 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\">6. Konvergenz und Stabilisierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2faccc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f2faccc\" 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<span style=\"font-weight: 400;\">Das Training dauert an, bis die Karte einen stabilen Zustand erreicht, in dem sich die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">Gewichte der Neuronen<\/a> von einer <\/span><b>Iteration<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zur n\u00e4chsten nicht mehr signifikant \u00e4ndern. In diesem Stadium repr\u00e4sentiert jedes Neuron einen speziellen Bereich der Eingabedaten.<\/span>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ea030b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ea030b\" 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\">7. Inferenz und Visualisierung der Ergebnisse<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96e893c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"96e893c\" 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;\">Sobald <\/span><b>das SOM trainiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist, kann es verwendet werden, um neue Daten zu organisieren und die visuelle Analyse zu erleichtern. Die Entfernung zwischen einem <\/span><b>Eingabevektor<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und den Gewichten der Neuronen hilft zu bestimmen, wo sich ein neuer Datenpunkt auf der Karte befindet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine h\u00e4ufige Methode zur <\/span><b>Visualisierung der SOM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> besteht darin, die verschiedenen Bereiche der Karte mit Farben zu versehen. Je dunkler die Farbe, desto h\u00f6her die Datenkonzentration.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c4hnliche Datencluster erscheinen deutlich auf der <\/span><b>Karte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, was eine intuitive Visualisierung der Beziehungen zwischen verschiedenen Kategorien bietet.<\/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-df26dba elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"df26dba\" 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\/transformer-modelle-was-ist-das\" 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\">Schon mal von Transformer Modellen geh\u00f6rt?<\/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-ac97713 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ac97713\" 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-55fe5b5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"55fe5b5\" 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\">Vorteile und Nachteile der SOM<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6e3e43 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b6e3e43\" 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 SOM bieten mehrere bemerkenswerte Vorteile. Sie erm\u00f6glichen es, die <\/span><b>Dimensionalit\u00e4t der Daten zu reduzieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, w\u00e4hrend deren topologische Organisation erhalten bleibt. Dank ihrer intuitiven grafischen Darstellung erleichtern sie die Visualisierung und Interpretation komplexer Datens\u00e4tze. Sie werden h\u00e4ufig f\u00fcr das <\/span><b>Clustering<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verwendet, selbst ohne Kenntnis der in den Daten vorhandenen Klassen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Jedoch haben die SOM auch einige Einschr\u00e4nkungen. Sie passen sich schlecht an rein kategoriale oder gemischte Daten an (au\u00dfer nach geeigneter Kodierung), die <\/span><b>keiner Logik<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> im Darstellungsraum folgen. Ihre Trainingszeit kann lang sein und ihre Leistung h\u00e4ngt von der richtigen Einstellung der Parameter ab.<\/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-4e4ed79 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4e4ed79\" 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-ea58146 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ea58146\" 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\">Anwendungen der SOM<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1db3bcf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1db3bcf\" 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 SOM werden in verschiedenen Bereichen verwendet, um <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-analysis\">Daten zu organisieren und zu analysieren<\/a>. Zum Beispiel im <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/big-data-marketing-was-ist-das\">Marketing-Bereich<\/a>, wo sie Kunden nach ihrem Kaufverhalten gruppieren, um die <\/span><b>Gesch\u00e4ftsstrategien<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> zu optimieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Dimensionsreduktion erleichtern sie das <\/span><b>Mapping hochdimensionaler Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dadurch wird ein besseres Verst\u00e4ndnis der internen Beziehungen der Daten erm\u00f6glicht.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In der <\/span><b>Anomalieerkennung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> werden sie verwendet, um betr\u00fcgerische Transaktionen zu identifizieren, indem Datenpunkte herausgefiltert werden, die keinem vordefinierten Cluster entsprechen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Zur Datenvisualisierung helfen sie dabei, die Populationen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Parametern besser zu verstehen. Indem sie einen komplexen Datensatz in eine <\/span><b>2D-Darstellung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> umwandeln, erm\u00f6glichen sie es, schnell <\/span><b>Trends<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>unsichtbare Muster<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> in rohen Tabellen zu erkennen.<\/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-3f791ce elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3f791ce\" 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=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-205651\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\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\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82924a1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"82924a1\" 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-1aec590 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1aec590\" 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\">Fazit<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c78069 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c78069\" 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 SOM sind ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unueberwachtes-lernen-prinzip-und-verwendung\">un\u00fcberwachte Lernprozesse<\/a> in der <\/span><b>Cluster-Analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, der <\/span><b>Dimensionalit\u00e4tsreduktion<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und der <\/span><b>Datenvisualisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie haben Einschr\u00e4nkungen im Hinblick auf Trainingszeit und Anpassung an gemischte Daten. Sie finden Anwendung in der Finanzbranche, im Marketing, im Gesundheitswesen und in der Bildanalyse. Ihre F\u00e4higkeit, verborgene Strukturen in den Daten aufzudecken, macht sie zu einer unverzichtbaren Wahl f\u00fcr die <\/span><b>Exploration nicht etikettierter Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/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-bc8ee7c elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"bc8ee7c\" 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-1d45bfc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1d45bfc\" 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-efb9b5c elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"efb9b5c\" 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\": \"Ursprung der SOM\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Die Self-Organizing Maps wurden in den 1980er Jahren von dem finnischen Forscher Teuvo Kohonen eingef\u00fchrt.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Funktionsweise der SOM\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Das Lernen eines Self-Organizing Maps basiert auf einem mehrstufigen Prozess, der es erm\u00f6glicht, komplexe Daten in eine organisierte und lesbare Darstellung zu transformieren.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Vorteile und Nachteile der SOM\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Die SOM erm\u00f6glichen eine intuitive Visualisierung komplexer Daten, sind jedoch trainingsintensiv und empfindlich gegen\u00fcber Parameterwahl.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Anwendungen der SOM\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Die SOM werden in Bereichen wie Marketing, Dimensionsreduktion, Anomalieerkennung und Datenvisualisierung eingesetzt.\"\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>Self-Organizing Maps, oder SOM, sind eine Art von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (ANN), die f\u00fcr das un\u00fcberwachte Lernen genutzt werden. Sie erm\u00f6glichen die Reduzierung der Daten-Dimensionalit\u00e4t, w\u00e4hrend ihre topologische Struktur erhalten bleibt, und sind somit ein m\u00e4chtiges Werkzeug f\u00fcr das Clustering und die Datenexploration. Im Gegensatz zu klassischen neuronalen Netzen arbeiten Self-Organizing Maps mit kompetitivem Lernen [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":205650,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454,2464],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entdecke die Self-Organizing Maps (SOM), ein leistungsstarkes Werkzeug zur Exploration und Visualisierung von un\u00fcberwachten Daten. Lerne, wie diese selbstorganisierenden Karten die verborgene Struktur komplexer Daten offenbaren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Self-Organizing Maps, oder SOM, sind eine Art von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (ANN), die f\u00fcr das un\u00fcberwachte Lernen genutzt werden. Sie erm\u00f6glichen die\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"DataScientest\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-06-02T05:30:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-05-15T07:00:40+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"600\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Daniel\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Daniel\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\"},\"author\":{\"name\":\"Daniel\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\"},\"headline\":\"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete\",\"datePublished\":\"2025-06-02T05:30:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-05-15T07:00:40+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\"},\"wordCount\":973,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\",\"K\u00fcnstliche Intelligenz\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\",\"name\":\"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-06-02T05:30:00+00:00\",\"dateModified\":\"2025-05-15T07:00:40+00:00\",\"description\":\"Entdecke die Self-Organizing Maps (SOM), ein leistungsstarkes Werkzeug zur Exploration und Visualisierung von un\u00fcberwachten Daten. Lerne, wie diese selbstorganisierenden Karten die verborgene Struktur komplexer Daten offenbaren.\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"DataScientest\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0\",\"name\":\"Daniel\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Daniel\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/\",\"user\"],\"jobTitle\":\"ing\u00e9nieur logiciel\",\"worksFor\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/team-redac\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete","description":"Entdecke die Self-Organizing Maps (SOM), ein leistungsstarkes Werkzeug zur Exploration und Visualisierung von un\u00fcberwachten Daten. Lerne, wie diese selbstorganisierenden Karten die verborgene Struktur komplexer Daten offenbaren.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete","og_description":"Self-Organizing Maps, oder SOM, sind eine Art von k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen (ANN), die f\u00fcr das un\u00fcberwachte Lernen genutzt werden. Sie erm\u00f6glichen die","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das","og_site_name":"DataScientest","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2025-06-02T05:30:00+00:00","article_modified_time":"2025-05-15T07:00:40+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":600,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/05\/Self-Organizing-Maps-DataScientest.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Daniel","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Daniel","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"6\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das"},"author":{"name":"Daniel","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0"},"headline":"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete","datePublished":"2025-06-02T05:30:00+00:00","dateModified":"2025-05-15T07:00:40+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das"},"wordCount":973,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Data Science","K\u00fcnstliche Intelligenz"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das","name":"Was sind Self-Organizing Maps (SOM)? Funktionsweise &amp; Einsatzgebiete","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2025-06-02T05:30:00+00:00","dateModified":"2025-05-15T07:00:40+00:00","description":"Entdecke die Self-Organizing Maps (SOM), ein leistungsstarkes Werkzeug zur Exploration und Visualisierung von un\u00fcberwachten Daten. Lerne, wie diese selbstorganisierenden Karten die verborgene Struktur komplexer Daten offenbaren.","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/self-organizing-maps-was-ist-das"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"DataScientest","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/5a86e30c5090234fb43dd8baa83c44b0","name":"Daniel","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/837acad4f2dc47e85d81cce837261670?s=96&d=mm&r=g","caption":"Daniel"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/school\/datascientest\/","user"],"jobTitle":"ing\u00e9nieur logiciel","worksFor":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/team-redac"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/205648"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/45"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=205648"}],"version-history":[{"count":19,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/205648\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":205791,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/205648\/revisions\/205791"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/205650"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=205648"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=205648"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=205648"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}