Algorithmus

Algorithmen sind klar definierte Anweisungen, Berechnungsverfahren und Beschreibungen von Problemlösungen. Sie legen eindeutig fest, wie ein bestimmtes Problem oder eine Aufgabe schrittweise zu lösen oder zu erfüllen ist. Der Begriff wird hauptsächlich in der Informatik und der Mathematik verwendet. Im weitesten Sinne lassen sich aber auch Kochrezepte, Bauanleitungen und andere Handlungsvorschriften als Algorithmen auffassen.

Algorithmen in der Informatik

In der Computerwissenschaft gibt es einen engen Zusammenhang zwischen „Programm“ und „Algorithmus“. Computerprogramme und ihre Unterprogramme, Funktionen, Routinen und Methoden sind präzise Rechen- und Verarbeitungsanweisungen und stellen konkrete Implementierungen von Algorithmen dar. Sie berechnet das Verhalten computergesteuerter Gegner in einem Spiel und ermitteln, wie der Webbrowser aus dem HTML-Code eine Webseite generiert. Sie überprüfen, ob ein Wort einen Rechtschreibfehler enthält, rechnen MP3-komprimierte Musik in Tondaten um und sortieren die E-Mails im Posteingang.

Die meisten Aufgaben und Probleme aus der Informatik lassen sich mit verschiedenen Algorithmen lösen. Bei der Auswahl eines geeigneten Algorithmus zählen nicht nur der Programmieraufwand und die Richtigkeit der Resultate, sondern auch die sogenannte Komplexität. Dahinter verbirgt sich das Verhalten des Algorithmus im Bezug auf Speicherverbrauch und Rechenzeit bei unterschiedlich großen Datenmengen. Oft muss dabei abgewogen werden, da ein niedriger Speicherbedarf auf Kosten der Geschwindigkeit geht und umgekehrt.

Das klassische Beispiel aus der Informatik ist das Suchen nach einem bestimmten Eintrag in Datensätzen. Ein linearer Algorithmus durchsucht die Daten schrittweise vom Anfang bis zum gewünschten Element. Anhängig von der Größe der Datensammlung und der Struktur der einzelnen Einträge kann es sinnvoll sein, die Daten zuerst zu sortieren. Anschließend kann ein binärer Algorithmus die Daten systematisch in immer kleinere Hälften teilen. Nach jeder Teilung prüft der Algorithmus, ob sich der gesuchte Eintrag in der linken oder rechten Hälfte befinden muss – ähnlich wie beim manuellen Durchsuchen eines Wörterbuches. Während der aufwendige Zwischenschritt des Sortierens die Suche in kleinen Datensätzen stark verlangsamt, kann er sich bei großen Datensammlungen auszahlen.

Der heuristische Algorithmus in Datenanalyse und Marktforschung

Ob in der Wissenschaft, im Marketing, dem Finanzwesen oder bei Internetsuchmaschinen, die moderne Informationsgesellschaft produziert ungeheure Datenmengen. Selbst Supercomputer sind mit der Informationsmenge, die „Big Data“ täglich erzeugt überfordert. Daher kommt immer häufiger eine spezielle Form der Rechenvorschrift zum Einsatz: der heuristische Algorithmus. Heuristiken sind Verfahren, die auf Schätzungen, Vermutungen und Wahrscheinlichkeiten basieren. Jeder Schachcomputer nutzt sie, da Schach viel zu komplex ist, um durch klassische Methoden beherrscht zu werden. Streng genommen stehen sie den Algorithmen entgegen, da von einem Algorithmus ein eindeutiges und reproduzierbares Ergebnis erwartet wird. Mittlerweile sind viele Heuristiken so klar definiert, dass sie als Algorithmen gelten.

Heuristische Algorithmen finden sich heute in vielen Bereichen. Sie errechnen für Facebook und Google, welche Werbung den Nutzer interessieren könnte und berechnen die Kreditwürdigkeit von Verbrauchern. Weitere Beispiele sind die Wettervorhersage, die Analyse des Kaufverhaltens von Kunden und das Ermitteln regionaler Produktbeliebtheiten. Das macht Algorithmen auch philosophisch und gesellschaftspolitisch wichtig. Im Rahmen der künstlichen Intelligenz und des „Machine Learning“ müssen viele Algorithmen durch die Zufuhr großer Datenmengen trainiert werden. Es sind bereits Fälle aufgetreten, in denen lernende Algorithmen bestimmte soziale Schichten benachteiligt haben oder rassistische und sexistische Tendenzen zeigten.

In der Computerwissenschaft gibt es einen engen Zusammenhang zwischen „Programm“ und „Algorithmus“. Computerprogramme und ihre Unterprogramme, Funktionen, Routinen und Methoden sind präzise Rechen- und Verarbeitungsanweisungen und stellen konkrete Implementierungen von Algorithmen dar. Sie berechnet das Verhalten computergesteuerter Gegner in einem Spiel und ermitteln, wie der Webbrowser aus dem HTML-Code eine Webseite generiert. Sie überprüfen, ob ein Wort einen Rechtschreibfehler enthält, rechnen MP3-komprimierte Musik in Tondaten um und sortieren die E-Mails im Posteingang.

Die meisten Aufgaben und Probleme aus der Informatik lassen sich mit verschiedenen Algorithmen lösen. Bei der Auswahl eines geeigneten Algorithmus zählen nicht nur der Programmieraufwand und die Richtigkeit der Resultate, sondern auch die sogenannte Komplexität. Dahinter verbirgt sich das Verhalten des Algorithmus im Bezug auf Speicherverbrauch und Rechenzeit bei unterschiedlich großen Datenmengen. Oft muss dabei abgewogen werden, da ein niedriger Speicherbedarf auf Kosten der Geschwindigkeit geht und umgekehrt.

Das klassische Beispiel aus der Informatik ist das Suchen nach einem bestimmten Eintrag in Datensätzen. Ein linearer Algorithmus durchsucht die Daten schrittweise vom Anfang bis zum gewünschten Element. Anhängig von der Größe der Datensammlung und der Struktur der einzelnen Einträge kann es sinnvoll sein, die Daten zuerst zu sortieren. Anschließend kann ein binärer Algorithmus die Daten systematisch in immer kleinere Hälften teilen. Nach jeder Teilung prüft der Algorithmus, ob sich der gesuchte Eintrag in der linken oder rechten Hälfte befinden muss – ähnlich wie beim manuellen Durchsuchen eines Wörterbuches. Während der aufwendige Zwischenschritt des Sortierens die Suche in kleinen Datensätzen stark verlangsamt, kann er sich bei großen Datensammlungen auszahlen.

Der heuristische Algorithmus in Datenanalyse und Marktforschung

Ob in der Wissenschaft, im Marketing, dem Finanzwesen oder bei Internetsuchmaschinen, die moderne Informationsgesellschaft produziert ungeheure Datenmengen. Selbst Supercomputer sind mit der Informationsmenge, die „Big Data“ täglich erzeugt überfordert. Daher kommt immer häufiger eine spezielle Form der Rechenvorschrift zum Einsatz: der heuristische Algorithmus. Heuristiken sind Verfahren, die auf Schätzungen, Vermutungen und Wahrscheinlichkeiten basieren. Jeder Schachcomputer nutzt sie, da Schach viel zu komplex ist, um durch klassische Methoden beherrscht zu werden. Streng genommen stehen sie den Algorithmen entgegen, da von einem Algorithmus ein eindeutiges und reproduzierbares Ergebnis erwartet wird. Mittlerweile sind viele Heuristiken so klar definiert, dass sie als Algorithmen gelten.

Heuristische Algorithmen finden sich heute in vielen Bereichen. Sie errechnen für Facebook und Google, welche Werbung den Nutzer interessieren könnte und berechnen die Kreditwürdigkeit von Verbrauchern. Weitere Beispiele sind die Wettervorhersage, die Analyse des Kaufverhaltens von Kunden und das Ermitteln regionaler Produktbeliebtheiten. Das macht Algorithmen auch philosophisch und gesellschaftspolitisch wichtig. Im Rahmen der künstlichen Intelligenz und des „Machine Learning“ müssen viele Algorithmen durch die Zufuhr großer Datenmengen trainiert werden. Es sind bereits Fälle aufgetreten, in denen lernende Algorithmen bestimmte soziale Schichten benachteiligt haben oder rassistische und sexistische Tendenzen zeigten.

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