Glossar

Bayessche Netzwerke

Was ist Bayessche Netzwerke?

Bayessche Netzwerke sind grafische Modelle, die Variablen als Knoten und ihre Wahrscheinlichkeitsabhängigkeiten als gerichtete Pfeile darstellen. Mit dem Satz von Bayes lässt sich daraus berechnen, wie sich neue Beobachtungen auf die Wahrscheinlichkeit anderer Ereignisse auswirken. Ein Beispiel ist die Diagnoseunterstützung: Aus beobachteten Symptomen wird abgeschätzt, welche Ursache am wahrscheinlichsten ist. Vorteile sind Nachvollziehbarkeit und der Umgang mit unsicheren oder lückenhaften Daten.

Themen

Wahrscheinlichkeit
Grafische Modelle
Statistik

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Verwandte Begriffe

Kausale Inferenz

Kausale Inferenz umfasst Methoden, mit denen sich Ursache-Wirkungs-Beziehungen aus Daten ableiten lassen, statt nur Zusammenhänge festzustellen. Sie beantwortet Fragen wie „Was wäre passiert, wenn wir die Maßnahme nicht umgesetzt hätten?“. Werkzeuge sind etwa randomisierte Experimente wie A/B-Tests, Kausalgraphen oder statistische Verfahren für Beobachtungsdaten. Beispiel: prüfen, ob eine Rabattaktion den Umsatz tatsächlich gesteigert hat oder ob er saisonbedingt ohnehin gestiegen wäre.

Statistik
Ursache und Wirkung
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Naive Bayes

Naive Bayes ist eine Familie einfacher Klassifikationsverfahren, die auf dem Satz von Bayes beruhen. „Naiv“ heißen sie, weil sie annehmen, dass alle Merkmale unabhängig voneinander sind, was in der Praxis selten zutrifft, aber oft trotzdem gute Ergebnisse liefert. Die Verfahren sind schnell, brauchen wenig Trainingsdaten und eignen sich besonders für Texte. Klassisches Beispiel ist der Spamfilter, der anhand typischer Wörter E-Mails einordnet.

Klassifikation
Statistik
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Hidden-Markov-Modell (HMM)

Ein Hidden-Markov-Modell (HMM) ist ein statistisches Modell für Abfolgen, bei dem die eigentlichen Zustände verborgen sind und nur über beobachtbare Signale erschlossen werden können. Es beschreibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Zustand auf den nächsten folgt und welche Beobachtung er erzeugt. HMMs waren lange Standard in der Spracherkennung und beim Bestimmen von Wortarten; heute werden sie etwa noch in der Bioinformatik und bei Zeitreihen eingesetzt.

Statistik
Sequenzmodelle
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Expertensystem

Ein Expertensystem ist ein Computerprogramm, das das Fachwissen menschlicher Spezialisten in Form von Regeln und Fakten speichert und daraus Schlussfolgerungen zieht. Es besteht typischerweise aus einer Wissensbasis und einer Inferenzkomponente, die die Regeln anwendet. Expertensysteme prägten die KI der 1970er- und 1980er-Jahre, etwa in der medizinischen Diagnose oder der Konfiguration technischer Anlagen. Heute finden sich ihre Ideen in regelbasierten Prüfungen und Wissensgraphen wieder.

Regelbasierte KI
Wissensbasis
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