{"id":4678,"date":"2026-08-13T14:50:19","date_gmt":"2026-08-13T12:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=4678"},"modified":"2026-08-13T14:50:19","modified_gmt":"2026-08-13T12:50:19","slug":"menu-3","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/de\/guide-dutilisateur\/menu-3\/","title":{"rendered":"Men\u00fc"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Eingang<\/strong><\/td><td><strong>Wozu dient sie?<\/strong><\/td><td><strong>Ausgangspunkt<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Machine learning<\/strong><\/td><td>Ein Vorhersagemodell f\u00fcr ein quantitatives oder qualitatives Y anhand mehrerer X-Variablen anpassen.<\/td><td>Eine vorhandene Datentabelle.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Optimierung<\/strong><\/td><td>Die Einstellung finden, die am besten passt&nbsp;<strong>mehrere<\/strong>&nbsp;Antworten auf einmal, basierend auf den angepassten Modellen.<\/td><td>Ein oder mehrere Modelle.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Bayesianische Optimierung<\/strong><\/td><td>Mit m\u00f6glichst wenigen Versuchen das Optimum erreichen: Das Modul schl\u00e4gt zun\u00e4chst die ersten Versuche vor und f\u00fchrt dann nach und nach weitere durch.<\/td><td>Nichts \u2013 die Faktoren und ihre Grenzen.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Mischoptimierung<\/strong><\/td><td>Das gleiche Prinzip gilt f\u00fcr eine Formulierung, deren Bestandteile zusammen 100 % ergeben.<\/td><td>Nichts \u2013 nur die Bauteile und ihre Anschl\u00fcsse.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Die ersten beiden Eintr\u00e4ge funktionieren\u00a0<strong>auf der Grundlage der erfassten Daten<\/strong>, die beiden letzten\u00a0<strong>steuern die Akquise<\/strong>. Der n\u00fctzliche Tipp: Wenn Sie noch entscheiden k\u00f6nnen, welche Versuche durchgef\u00fchrt werden sollen, helfen Ihnen die Module zur sequenziellen Optimierung, Versuche einzusparen; wenn die Versuche bereits durchgef\u00fchrt wurden, kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Es ist m\u00f6glich, bereits durchgef\u00fchrte Versuche in die Bayes\u2019sche Optimierung einzubeziehen, allerdings nur unter der Voraussetzung, dass diese Versuche den Bereich angemessen abdecken. Ebenso ist es m\u00f6glich, von bestehenden Mischungen auszugehen, sofern diese Mischungen die Bedingung \u00abSumme der Anteile = 1\u00bb erf\u00fcllen.\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f F\u00fcr alle vier Gerichte ist ein\u00a0<strong>Projekt<\/strong>\u00a0ausgew\u00e4hlt. \u201eMachine Learning\u201c und \u201eOptimierung\u201c lesen zudem eine\u00a0<strong>Raster<\/strong>\u00a0; die beiden Module zur sequenziellen Optimierung sind eigenst\u00e4ndig und speichern ihre Daten direkt in der Studie selbst.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":10,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4678","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Menu - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 acquises ou essais encore \u00e0 d\u00e9cider : d\u00e9couvrez les 4 entr\u00e9es du menu Machine Learning et choisissez le module adapt\u00e9 \u00e0 votre situation.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/de\/benutzerhandbuch\/menu-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Menu - 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