Was sind Algorithmen – einfach erklärt
Algorithmen – das Wort wird heute für alles verwendet, von einfachen Instagram-Feed-Empfehlungen bis hin zu komplexen Tools wie ChatGPT. Aber was sind Algorithmen? Sind sie nur etwas für Computer? Wie können sie Ihnen helfen?
Im heutigen Artikel erklären wir, was Algorithmen sind, und geben einige Beispiele dafür, wie Sie von dieser allgegenwärtigen, aber oft missverstandenen Technologie profitieren können.
Was sind Algorithmen?
Ein Algorithmus ist eine Reihe von Regeln oder Anweisungen, die dabei helfen, ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen. Obwohl sie heute vor allem in Computern verwendet werden, geht das Wort auf das 9. Jahrhundert zurück. Im Kern besteht ein Algorithmus aus einer endlichen Anzahl von Schritten, die aus Regeln bestehen und die Reihenfolge der Ausführung von Aufgaben erklären. Für Computer werden diese Anweisungen in einer Syntax (Computersprache) geschrieben, die eine bestimmte Struktur von Wörtern und Anweisungen darstellt. Das hilft dem Computer, diese Sprache von Anfang bis Ende zu verstehen, damit die Aufgabe effizient erledigt werden kann.
Sind alle Algorithmen KI-basiert?
Nicht alle Algorithmen basieren auf oder beinhalten KI. Schon beim Backen eines Kekses muss eine bestimmte Anzahl von Schritten befolgt werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Tatsächlich kann jede vorgeschriebene Methode als Algorithmus betrachtet werden. Die Schritte zum Zähneputzen, das Lösen einer Multiplikationsaufgabe und das Einparken eines Fahrzeugs sind allesamt algorithmisch. Aber wenn wir heute von Algorithmen sprechen, meinen wir fast immer diejenigen, die Teil des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sind.
Wie funktionieren Algorithmen?
In der Computersprache sind Algorithmen eine Reihe von Codes, die ein Programm anweisen, eine bestimmte Aktion durchzuführen, um eine Aufgabe zu erfüllen. Software, die Predictive Analytics für Vertriebsprognosen einsetzt, nimmt eine Reihe von Eingaben wie historische Kaufmuster, wendet einen Algorithmus an und löst Probleme wie Kundenabwanderungsprognosen, Nachfrageprognosen und andere wertvolle Ergebnisse.
Ein Algorithmus geht eine Aufgabe auf eine von drei Arten an:
• Konditional – Er entscheidet auf der Grundlage der ihm vorgegebenen Regeln über eine bestimmte Vorgehensweise.
• Schleife – Er folgt einer Sequenz immer und immer wieder, bis das Ergebnis erreicht ist.
• Linear – Er folgt einer Reihe von Anweisungen, um das Ziel zu erreichen.
Unabhängig vom Ansatz besteht das Ziel immer darin, so schnell wie möglich die genaueste Antwort zu finden. Dies kann durch verschiedene Methoden geschehen. Eine bekannte Methode ist beispielsweise die „Divide-and-Conquer“ Methode. Hier wird eine komplexe Aufgabe in kleinere, besser zu bewältigende Aufgaben aufgeteilt und diese kleineren Aufgaben können im besten Fall parallel erledigt werden.
Generell gesprochen, können die einzelnen Schritte eines Algorithmus entweder beaufsichtigt, unbeaufsichtigt, halb-beaufsichtigt oder verstärkt ablaufen. Der (menschliche) Überwachungsgrad gibt an, wie viel oder wie wenig Training von Menschen durchgeführt wird, bevor der Code an die Arbeit geht. Außerdem ist es wichtig zu wissen, dass innerhalb einer Software viele verschiedene Algorithmen zusammenarbeiten können, um die Daten zu verarbeiten und das Problem zu lösen. Sie müssen nicht isoliert arbeiten.
10 Algorithmen für maschinelles Lernen
Es gibt Hunderte von Algorithmen: von Rezepten für Mamas besten Hackbraten bis hin zum Code, der KI-basierte Softwareprogramme ermöglicht. Im Bereich des maschinellen Lernens sind die folgenden Algorithmen jedoch am beliebtesten.
1. K-means – Hier werden die Datensätze in heterogener und homogener Weise unter einem unüberwachten algorithmischen Ansatz von anderen Daten getrennt geclustert. Dieser Algorithmus wird für das Clustering von Dokumenten, die Bildkomprimierung, die Marktsegmentierung und vieles mehr verwendet.
2. Random-Forest-Algorithmus – Wenn mehrere Entscheidungsbäume zusammengeführt werden, entsteht ein Wald. Wenn ein neues Objekt klassifiziert werden muss, erhält jeder Baum eine Stimme und das Objekt wird dort eingeordnet, wo es die meisten Stimmen erhält. Dieser Algorithmus kommt in der Medizin, beim Online-Shopping, bei Aktien und im Bankwesen zum Einsatz.
3. SVM-Algorithmus – Bei der Support Vector Machine werden die Daten in n-Dimensionen aufgetragen, wobei n die Anzahl der Merkmale ist. Dann erhält jedes Merkmal seine eigene Koordinate, sodass die Klassifizierung einfach ist. Sie finden ihn bspw. in der E-Mail-Klassifizierung, der Klassifizierung von Webseiten, Genen und der Gesichtserkennung.
4. Naive Bayes-Algorithmus – Dieser Klassifikator kann Merkmale Klassen zuordnen und erkennt auch Merkmale, die einer Klasse „falsch“ zugeordnet sind. Er eignet sich hervorragend für die Spam-Filterung, Empfehlungen und Stimmungsanalyse.
5. KNN-Algorithmus – Dieser Algorithmus ist für Regressions- und Klassifizierungszwecke geeignet. Er speichert alle Fälle und ordnet neue Fälle auf der Grundlage der Mehrheitsentscheidung des k-Nachbarn zu, d. h. er ordnet sie dort an, wo sie die meisten Ähnlichkeiten aufweisen. Sie ihn in der Bild- oder Videoerkennung und der Handschrifterkennung.
6. Algorithmen zur Dimensionalitätsreduzierung – Zu dieser Kategorie gehören mehrere Algorithmen, wie z.B. MVR, Entscheidungsbaum, und Random Forest. Sie können in komplexen Datensätzen in einer Vielzahl von Disziplinen nach zusammenhängenden Details suchen.
7. AdaBoosting-Algorithmus & Gradient-Boosting-Algorithmus – Wenn eine große Datenmenge verarbeitet werden muss, um genaue Vorhersagen zu treffen, steigern diese beiden Algorithmen die Effizienz von anderen Algorithmen. Sie werden also auf andere ML-Algorithmen angewandt.
8. Lineare Regression – Dieser Algorithmus stellt eine Verbindung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen her, indem er sie entlang einer Geraden in einem Koordinatensystem aufträgt. Er kann in der Predictive Analytics für den Vertrieb und in anderen Bereichen zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden.
9. Logistische Regression – wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses zu bestimmen. Sie zeigt die Beziehung zwischen Merkmalen und berechnet dann die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses.
10. Entscheidungsbaum – Wird zur Klassifizierung von Problemen durch überwachtes Lernen verwendet, wobei die Datensätze anhand ihrer Attribute aufgeteilt werden. Er wird zur Klassifizierung von Daten in Bereichen wie Recht, Wirtschaft, Technik und Stadtplanung verwendet.
BERECHNEN SIE JETZT DEN ROI VON QYMATIX PREDICTIVE SALES SOFTWARE
Was sind Algorithmen – Fazit
Algorithmen haben uns schon immer begleitet. Von der Anleitung zum Reifenwechsel bis hin zu komplexen Formeln KI-basierten Vertriebssoftware – die Anwendungsmöglichkeiten sind endlos. Wann immer Sie ein Problem lösen oder eine Aufgabe erledigen müssen, können Sie einen Algorithmus dafür verwenden.
Wenn Sie nach einer Antwort auf Ihre Fragen zum Vertrieb im Großhandel oder in der Fertigung suchen, haben wir die Lösung. Und, ja – es sind Algorithmen. Sprechen Sie noch heute mit unserem Team darüber, wie Sie mit unserer prädiktiven Analyse für den Vertrieb Ihre Verkaufszahlen verbessern, die Kundenabwanderung verringern und Ihre Effizienz steigern können.
ICH MÖCHTE PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN B2B-VERTRIEB
Literaturnachweis: