Nichtparametrische Bayes-Modelle sind besonders in den Bereichen Big Data und Smart Data, Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation zu Hause. Sie kommen zum Einsatz, wenn sehr große Datenmengen analysiert werden müssen und man vorher wenig über die Struktur der Daten weiß.
Im Gegensatz zu traditionellen (parametrischen) Modellen, bei denen die Anzahl der zu entdeckenden Muster oder Gruppen in den Daten vorgegeben werden muss, sind nichtparametrische Bayes-Modelle flexibel. Sie passen sich automatisch an die Komplexität der Daten an und finden selbst heraus, wie viele Strukturen oder Kategorien tatsächlich vorhanden sind.
Ein anschauliches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen Online-Shop mit Tausenden Produkten. Sie möchten herausfinden, wie viele verschiedene Kundengruppen es gibt, ohne diese vorher festzulegen. Nichtparametrische Bayes-Modelle gruppieren die Kunden automatisch anhand ihres Kaufverhaltens und identifizieren zum Beispiel neue Segmente, die vorher unbekannt waren.
Dadurch werden Ihre Entscheidungen datengetriebener und passgenauer. Nichtparametrische Bayes-Modelle sind also besonders dann sinnvoll, wenn Datenmengen groß sind und Sie die Zusammenhänge darin flexibel und ohne Voreinstellungen entdecken möchten.
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