Probabilistische Prognosen geh\u00f6ren vor allem zu den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Sie spielen \u00fcberall dort eine Rolle, wo es darum geht, Vorhersagen anhand gro\u00dfer Datenmengen zu treffen \u2013 zum Beispiel in der Wettervorhersage, bei Aktienkursen oder beim Erkennen von Betrugsversuchen im Internet.<\/p>\n
Eine probabilistische Prognose bedeutet, dass nicht ein einziges festes Ergebnis vorhergesagt wird, sondern verschiedene M\u00f6glichkeiten und deren Wahrscheinlichkeiten betrachtet werden. Man bekommt also nicht die Antwort \u201eMorgen regnet es\u201c, sondern \u201eMit einer Wahrscheinlichkeit von 70 Prozent wird es morgen regnen\u201c.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie nutzen eine App, die Ihnen sagt, wie wahrscheinlich ein Stau auf Ihrer Strecke ist. Statt \u201eEs gibt einen Stau\u201c zeigt die App an: \u201eDie Wahrscheinlichkeit f\u00fcr Stau liegt bei 30 Prozent\u201c. Sie k\u00f6nnen dann selbst entscheiden, ob Sie die Route w\u00e4hlen oder lieber umplanen.<\/p>\n
Probabilistische Prognosen helfen Unternehmen und Privatpersonen, Risiken besser einzusch\u00e4tzen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Sie machen Vorhersagen transparenter und realistischer, weil sie Unsicherheiten miteinbeziehen, die im echten Leben immer vorhanden sind.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"