Bayesian Knowledge Discoverer
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit erhöhten Blutdrucks, wenn jemand raucht, körperlich arbeitet und einen erhöhten Cholesterinspiegel hat? Mit den Bayes-Netzen des Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) lassen sich Zusammenhänge innerhalb solcher Systeme von Variablen veranschaulichen und Vorhersagen erzeugen.
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Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit erhöhten Blutdrucks, wenn jemand raucht, körperlich arbeitet und einen erhöhten Cholesterinspiegel hat? Mit den Bayes-Netzen des Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) lassen sich Zusammenhänge innerhalb solcher Systeme von Variablen veranschaulichen und Vorhersagen erzeugen. Grafische Schlussfolgerungsmodelle dieser Art sind mittlerweile eine Standardmethode in der Künstlichen Intelligenz und bei der Analyse der Mensch-Maschine-Interaktion. Bayes-Netze werden beispielsweise innerhalb von MS Office eingesetzt, um herauszufinden, was ein Benutzer vom System erwartet.
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Marco Ramoni
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit erhöhten Blutdrucks, wenn jemand raucht, körperlich arbeitet und einen erhöhten Cholesterinspiegel hat? Mit den Bayes-Netzen des Bayesian Knowledge Discoverer (BKD) lassen sich Zusammenhänge innerhalb solcher Systeme von Variablen veranschaulichen und Vorhersagen erzeugen.
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