Probabilistische Prognosen gehören vor allem zu den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Sie spielen überall dort eine Rolle, wo es darum geht, Vorhersagen anhand großer Datenmengen zu treffen – zum Beispiel in der Wettervorhersage, bei Aktienkursen oder beim Erkennen von Betrugsversuchen im Internet.
Eine probabilistische Prognose bedeutet, dass nicht ein einziges festes Ergebnis vorhergesagt wird, sondern verschiedene Möglichkeiten und deren Wahrscheinlichkeiten betrachtet werden. Man bekommt also nicht die Antwort „Morgen regnet es“, sondern „Mit einer Wahrscheinlichkeit von 70 Prozent wird es morgen regnen“.
Stellen Sie sich vor, Sie nutzen eine App, die Ihnen sagt, wie wahrscheinlich ein Stau auf Ihrer Strecke ist. Statt „Es gibt einen Stau“ zeigt die App an: „Die Wahrscheinlichkeit für Stau liegt bei 30 Prozent“. Sie können dann selbst entscheiden, ob Sie die Route wählen oder lieber umplanen.
Probabilistische Prognosen helfen Unternehmen und Privatpersonen, Risiken besser einzuschätzen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Sie machen Vorhersagen transparenter und realistischer, weil sie Unsicherheiten miteinbeziehen, die im echten Leben immer vorhanden sind.
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