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Bayessche Netze stellen eine Modellierungsmöglichkeit für Wissens-
und Expertengebiete dar, die durch Unsicherheiten gekennzeichnet
sind. Diese Unsicherheiten können in einem unvollständigen Wissen
betreffend einen Fachbereich liegen oder in Zufallsmechanismen, die
das Verhalten eines Systems betreffen.
In den Bayesschen Netzen werden kausale und
probabilistische Zusammenhänge in einem gerichteten azyklischen
Graphen dargestellt. Diese Tatsache bietet die Möglichkeit, derartige
Netze nicht nur graphisch darzustellen und über eine graphische
Oberfläche zu nutzen. Bereits in der Entwicklungs- und
Umsetzungsphase des Expertenwissens kann ein Editor, basierend auf
graphischer Darstellung, den Experten einen Einstieg in die Materie
bieten. Ein Editor, der in der Anfangs- bzw. Modellierungsphase
eingesetzt wird, sollte aus diesem Grund schon in über eine
graphische Schnittstelle und Oberfläche verfügen.
Dies hat den Vorteil, daß die Netze einheitlich erstellt
werden. Dabei wird den Experten und Fachkräften die Imagination und die
Umsetzung ihres Wissens erleichtert, da Zusammenhänge graphisch
darstellbar sind. Intern können bereits Konsistenzprüfungen
stattfinden, die eine unwirkliche, irreale und zu komplexe Struktur
vermeiden helfen. Anschließend erstellt der Editor automatisch ein
Bayessches Netz, auf das über eine Application Programming
Interface API-Schnittstelle zugegriffen werden kann.
Dies erfordert für einen Programmierer und für die Experten eine
Einarbeitung sowohl in den Editor in der Anwendung als auch in die
Schnittstellenkonfiguration, die je nach eingesetztem Werkzeug oder
Editor unterschiedlich im Zeitaufwand ausfallen kann.
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