Bayesian Networks (Bayessche Netze)

Bayesian Networks oder Bayessche Netze sind ein statistisches Modellierungswerkzeug, das verwendet wird, um Wahrscheinlichkeiten und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu modellieren.

🤯 Wie funktionieren Bayesian Networks?

Die Netzwerke bestehen aus Knoten, die jeweils für eine Variable oder eine Gruppe von Variablen stehen, und gerichteten Kanten, die die Beziehungen zwischen den Knoten anzeigen. Variablen können diskrete oder kontinuierliche Werte annehmen.

🤓 Wie können Bayesian Networks eingesetzt werden?

Bayesian Networks können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter Medizin, Ingenieurwissenschaften, Kriminalistik und Künstliche Intelligenz. Ein Beispiel für ihre Anwendung ist die Vorhersage des Risikos für eine bestimmte Krankheit bei einem Patienten basierend auf verschiedenen Faktoren wie Alter, Geschlecht, Familienanamnese und Symptomen.

🧐 Wie werden Bayesian Networks trainiert?

Das Training von Bayesian Networks erfolgt durch Schätzungen von Wahrscheinlichkeiten basierend auf vorhandenen Daten. Diese Wahrscheinlichkeiten werden dann verwendet, um Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu generieren.

🤝 Wie können Experten und Laien davon profitieren?

Bayesian Networks erlauben es Experten und Laien, komplexe Zusammenhänge und Beziehungen in Daten zu modellieren und zu verstehen. Sie können dazu beitragen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Risiken und Unsicherheiten besser zu verstehen.