Dieser Artikel taucht in die Welt der Datenwissenschaften ein, untersucht die verschiedenen Techniken und geht auf die Bedeutung der Datenwissenschaften f\u00fcr die Kunststoffindustrie ein. Wir werden auch die Bedeutung der Datenwissenschaften im Zusammenhang mit KI und Maschinenlernen behandeln. <\/p>\n\n\n\n Source: Google DeepMind | Unsplash<\/a><\/p>\n\n\n\n Die Datenwissenschaften lassen sich bis in die 1960er Jahre zur\u00fcckverfolgen und werden oft als eine Verbindung von Statistik und Informatik angesehen. Dieser Bereich entstand, nachdem Statistiker erstmals Computer f\u00fcr die Datenanalyse eingesetzt hatten. <\/p>\n\n\n\n Was genau sind also Datenwissenschaften?<\/p>\n\n\n\n Datenwissenschaften sind ein Bereich, der darauf abzielt, Daten mithilfe verschiedener Methoden und Techniken zu extrahieren, zu analysieren und zu interpretieren, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist von Vorteil, wenn es darum geht, komplexe Sachverhalte zu verstehen und datengest\u00fctzte Entscheidungen zu treffen, Ergebnisse zu pr\u00e4sentieren und Daten zu veranschaulichen. <\/p>\n\n\n\n Doch erst im 21. Jahrhundert erlangte das multidisziplin\u00e4re Gebiet durch den Aufstieg von Big Data und Deep Learning gro\u00dfe Popularit\u00e4t und Bedeutung. <\/p>\n\n\n\n Die beiden Begriffe werden zwar oft verwechselt, sind aber nicht austauschbar. Big Data umfasst enorme Mengen an komplexen Daten. Aufgrund des Umfangs und der Komplexit\u00e4t dieser Daten sind spezielle Tools und Technologien f\u00fcr ihre Speicherung, Verarbeitung und Analyse erforderlich. <\/p>\n\n\n\n Bei den Datenwissenschaften hingegen geht es um die Untersuchung und Analyse von Daten. Maschinenlernen ist eine der verschiedenen Methoden und Techniken, die in den Datenwissenschaften eingesetzt werden. <\/p>\n\n\n\n Source: Mika Baumeister | Unsplash<\/a><\/p>\n\n\n\n Unser letzter Artikel hat erkl\u00e4rt, wie das Maschinenlernen es Maschinen erm\u00f6glicht, aus Daten zu lernen und ihre Intelligenz zu entwickeln. Wir haben au\u00dferdem drei g\u00e4ngige ML-Ans\u00e4tze behandelt: \u00fcberwachtes Lernen, un\u00fcberwachtes Lernen und best\u00e4rkendes Lernen. <\/p>\n\n\n\n Das Maschinenlernen kann generell als Schnittstelle zwischen den Datenwissenschaften und der k\u00fcnstlichen Intelligenz betrachtet werden. <\/p>\n\n\n\n Das Maschinenlernen integriert dabei die Maschine und die Datenwissenschaften, wobei erstere die letzteren ben\u00f6tigt, um kontinuierlich aus den Daten zu lernen. Auf der anderen Seite nutzen die Datenwissenschaften das Maschinenlernen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und mit Hilfe von Prognosemodellen Muster oder Trends aufzudecken. <\/p>\n\n\n\n Neben dem Maschinenlernen als Methode in den Datenwissenschaften gibt es noch verschiedene Techniken, die erw\u00e4hnenswert sind. <\/p>\n\n\n\n Bevor sie sich f\u00fcr die beste Methode oder Technik zur Analyse entscheiden, f\u00fchren Datenwissenschaftler in der Regel eine Datenexploration durch. Ziel ist es, mit Hilfe verschiedener Visualisierungstools Probleme, Zusammenh\u00e4nge und Muster in den Daten aufzudecken und dabei die entsprechende Methode oder Technik zur Analyse zu w\u00e4hlen. <\/p>\n\n\n\n Bei der vorausschauenden Analyse werden Datens\u00e4tze analysiert, um auf der Grundlage von zuvor identifizierten Mustern Prognosen \u00fcber zuk\u00fcnftige Ereignisse oder Trends zu erstellen. Maschinenlernen ist ein Beispiel f\u00fcr eine Technik, die f\u00fcr vorausschauende Analysen eingesetzt wird. Zu den weiteren Methoden der vorausschauenden Analyse geh\u00f6ren: <\/p>\n\n\n\n Die Lineare und nichtlineare Regression sind zwei verschiedene Ans\u00e4tze, um die Beziehung zwischen einer abh\u00e4ngigen Variablen und einer oder mehreren unabh\u00e4ngigen Variablen zu modellieren. Sie unterscheiden sich durch ihre mathematischen Eigenschaften und numerische Komplexit\u00e4t. <\/p>\n\n\n\n Eine Best-Fit-Linie ist z. B. ein lineares Modell. Polynomische Anpassungen k\u00f6nnen jedoch auch als lineare Modelle betrachtet werden. Die lineare Eigenschaft, die die lineare Regression auszeichnet, ist lediglich eine mathematische Eigenschaft, die nichts mit der Interpretation oder der Form der Regression zu tun hat.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Dagegen beschreibt die nichtlineare Regression alle Regressionsmodelle, die nicht linear sind. Neuronale Netze und Entscheidungsb\u00e4ume sind zum Beispiel nichtlineare Modelle. Diese Arten von Regressionsmodellen sind normalerweise in der Lage, komplexere Zusammenh\u00e4nge zu bewerten und werden verwendet, wenn lineare Modelle nicht ausreichen, um wichtige Trends und Zusammenh\u00e4nge in den Daten zu erfassen. <\/p>\n\n\n\n Die Klassifizierung beschreibt den Prozess der Zuordnung von Daten zu vordefinierten Kategorien nach bestimmten Kriterien. Die Kriterien und Muster f\u00fcr die Zuordnung von Daten werden aus historischen (kategorialen) Daten abgeleitet und k\u00f6nnen anschlie\u00dfend f\u00fcr die Klassifizierung neuer Daten verwendet werden. Dieses Verfahren wird h\u00e4ufig beim Maschinenlernen angewandt. Ein typisches Beispiel f\u00fcr einen Klassifizierungsalgorithmus sind Support Vector Machines. <\/p>\n\n\n\n Neben der vorausschauenden Analyse, die eine Vorhersage \u00fcber ein zuk\u00fcnftiges Ergebnis erm\u00f6glicht, bietet das Maschinenlernen Empfehlungen f\u00fcr die geeignetste oder vorteilhafteste Vorgehensweise in einer bestimmten Situation. <\/p>\n\n\n\n![\"Abstract](\"https:\/\/sensxpert.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/data-science-sensxpert-ai-1024x643.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nWas sind Datenwissenschaften?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Datenwissenschaften versus Big Data \u2026<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
![\"Machine](\"https:\/\/sensxpert.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/machine-learning-data-science-1024x684.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nDie Bedeutung des Maschinenlernens<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Techniken<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Datenexploration<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vorausschauende Analyse<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Lineare \/ nichtlineare Regression<\/em><\/h4>\n\n\n\n
Klassifizierung<\/em><\/em><\/h4>\n\n\n\n
Optimale Kontrolle durch Maschinenlernen<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Datenwissenschaften in der Kunststoffindustrie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n