Probabilistische Graphische Modelle sind ein Begriff aus den Kategorien K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Sie helfen Computersystemen dabei, komplexe Zusammenh\u00e4nge und Unsicherheiten in gro\u00dfen Datenmengen zu verstehen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie m\u00f6chten vorhersagen, ob Kunden ein Produkt kaufen werden. Ihnen stehen zahlreiche Informationen zur Verf\u00fcgung, beispielsweise Alter, Wohnort und bisheriges Kaufverhalten. Probabilistische Graphische Modelle ordnen diese Daten in eine Art \u201eNetzwerk\u201c, in dem verschiedene Faktoren miteinander verbunden sind. So kann das Modell zum Beispiel ermitteln, wie wahrscheinlich ein Kunde zwischen 30 und 40 Jahren aus Berlin mit hoher Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Produkt kauft, wenn er bestimmte Artikel zuvor angesehen hat.<\/p>\n
Der Vorteil: Diese Modelle ber\u00fccksichtigen Unsicherheiten und k\u00f6nnen auch dann Prognosen erstellen, wenn einige Daten fehlen oder nur ungenau sind. Sie kommen unter anderem zum Einsatz, wenn Maschinen Fehler fr\u00fchzeitig erkennen sollen oder bei der medizinischen Diagnose, um Symptome mit Erkrankungswahrscheinlichkeiten zu verkn\u00fcpfen.<\/p>\n
So erm\u00f6glichen Probabilistische Graphische Modelle, fundierte Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten zu treffen \u2013 selbst in komplexen Situationen mit unsicheren oder l\u00fcckenhaften Daten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"