Algorithmus

Was ist ein Algorithmus? Definition

Ein Algorithmus ist eine eindeutige Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Lösung eines Problems oder zur Durchführung einer bestimmten Aufgabe. In der Datenanalyse und Künstlichen Intelligenz (KI) besteht ein Algorithmus meist aus einer Reihe mathematischer und logischer Regeln, die auf Daten (Zahlen, Texte, Bilder) angewendet werden, um daraus Ergebnisse abzuleiten.

Wie funktionieren Algorithmen?

Ein Algorithmus verarbeitet Eingabedaten nach festgelegten Regeln und liefert eine Ausgabe. In der Praxis können das zum Beispiel Empfehlungen in einem Onlineshop, Vorhersagen von Absatzmengen oder Klassifikationen von Bildinhalten sein.

Je nach Zielsetzung unterscheidet man verschiedene Arten von Algorithmen, etwa:

• Sortieralgorithmen (z. B. Bubble Sort, Merge Sort),
• Suchalgorithmen (z. B. Binary Search),
• Optimierungsalgorithmen (z. B. Gradientenabstieg) oder
• Lernalgorithmen in der KI (z. B. Entscheidungsbäume, Neuronale Netze).

Unterschied zu verwandten Begriffen

Programm: Ein Programm ist eine ausführbare Software, die aus vielen verschiedenen Komponenten bestehen kann. Algorithmen sind ein Teil davon. Sie geben Logiken vor, die das Programm technisch umsetzt.

Modell (in der KI): Ein KI-Modell ist das Ergebnis eines Lernprozesses, beispielsweise die aus den Daten gelernten Zusammenhänge und Muster – ein Algorithmus wiederrum ist die Methode, mit der das Modell entsteht.

Heuristik: Eine Heuristik ist eine vereinfachte Problemlösungsstrategie – oft eine Art „Faustregel“, kein systematischer Algorithmus.

Relevanz für KI und Data Analytics

Algorithmen bilden die Basis von Künstlicher Intelligenz und Data Analytics. Sie bestimmen unter anderem, auf welche Weise Maschinen lernen, die Auswertung der Daten angehen und nicht zuletzt, wie sie selbständig Entscheidungen treffen.

Bei der Datenanalyse unterstützen sie den Blick in häufig enorme Datenmengen, die anders nicht mehr überblickbar und schon gar nicht analysierbar wären. Sie erkennen verborgene Muster, helfen Zusammenhänge zu verstehen und leiten daraus Prognosen ab.

Algorithmus-Typen:

• Klassifikationsalgorithmen: ordnen Daten bestimmten Kategorien zu (Beispiel: Spam-Filter)
• Clusteralgorithmen: gruppieren ähnliche Daten (Beispiel: Segmentierung von Kundendaten)
• Regressionsalgorithmen: sagen Werte voraus (Beispiel: Umsatzprognosen oder Temperaturentwicklungen)
• Entscheidungsbäume: zur Ableitung von Handlungsempfehlungen (Beispiel: Kredit genehmigen oder nicht?)

Praxisbeispiel

Ein Online-Shop zeigt seinen Kund:innen Produktempfehlungen, die wirklich passen. Möglich macht das ein Algorithmus: Er schaut sich an, was andere mit ähnlichem Such- oder Kaufverhalten interessiert hat – und schlägt passende Artikel vor. So wird aus einem simplen Besuch ein Einkaufserlebnis, das sich persönlich anfühlt – ganz automatisch, zu jeder Tageszeit.

Vor- und Nachteile von Algorithmen

Vorteile	Herausforderungen
Schnelle und automatisierte Berechnungen	Qualität hängt von Daten und Parametern ab
Reproduzierbare und logische Abläufe	Können intransparent oder schwer nachvollziehbar sein
Grundlage für maschinelles Lernen und KI	Gefahr von Bias bei fehlerhafter Datenbasis
Vielfältig einsetzbar in allen Branchen	Nicht jeder Algorithmus ist leicht interpretierbar

 

 

FAQ

Sind Algorithmen immer objektiv?

Nein. Algorithmen handeln zwar nach Regeln, aber wenn sie mit einseitigen oder fehlerhaften Daten trainiert wurden, können sie Verzerrungen (Bias) übernehmen oder verstärken.

Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen und einem lernenden Algorithmus?

Ein einfacher Algorithmus folgt starren Regeln. Lernende Algorithmen (z. B. im Machine Learning) passen sich auf Basis neuer Daten selbstständig an und verbessern ihre Vorhersagen mit der Zeit.

Braucht man Programmierkenntnisse, um mit Algorithmen zu arbeiten?

Nicht zwingend – viele Analyseplattformen bieten vorgefertigte Algorithmen. Wer tiefer einsteigen will, profitiert jedoch von Kenntnissen in Python, R oder Java.

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