Bayesian Networks finden ihren Platz vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Sie sind ein hilfreiches Werkzeug, um mit großen Datenmengen umzugehen und Entscheidungen zu treffen, wenn nicht alle Informationen vorliegen.
Ein Bayesian Network ist ein Modell, das zeigt, wie verschiedene Faktoren oder Ereignisse miteinander zusammenhängen und sich gegenseitig beeinflussen können. Das Besondere daran: Man kann auch mit unvollständigen Daten gute Vorhersagen treffen.
Stellen Sie sich vor, in einer Fabrik sollen Maschinen-Ausfälle vorhergesagt werden. Ein Bayesian Network berücksichtigt verschiedene Einflussfaktoren wie Temperatur, Wartungsintervalle oder Maschinentypen. Wenn Sie zum Beispiel nur wissen, dass die Temperatur hoch war und eine Wartung aussteht, kann das Netzwerk trotzdem berechnen, wie wahrscheinlich ein Ausfall ist – und das sehr präzise.
So unterstützen Bayesian Networks Unternehmen dabei, Risiken besser abzuschätzen, Produktionsprozesse zu optimieren oder große Datenmengen intelligent auszuwerten. Sie helfen überall dort, wo schnelle und verlässliche Entscheidungen gefragt sind, auch wenn nicht alle Fakten auf dem Tisch liegen.
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