Next: Eigenschaften
Up: Realisierung und Anwendung
Previous: Implementierung
Die Realisierung und der anschließende Einsatz und die Anwendung der
Bayesschen Netze ist die konsequente Fortführung der Vorgehensweise,
das Expertenwissen des Help Desk am LRZ über kausale und
probabilistische Eigenschaften in den Intelligent Assistant
einzubinden.
Wie bereits im Entwurf sollte auch in der Anwendung den Experten und
Fachkräften ein Werkzeug mit graphischer Schnittstelle zur Verfügung
stehen. Die ihnen vertrauten Mechanismen aus dem Entwurf erleichtern
das Verständnis und die Anwendung, erniedrigen die
Hemmschwelle und zeigen den Nutzen auf. Das universelle Werkzeug soll
eine Schnittstelle API besitzen, die es zum Einsatz im Intelligent Assistant
integrationsfähig macht. Dabei soll es auch möglich sein, ein
Werkzeug produkt- und herstellerunabhängig einsetzen zu können.
Da das Expertenwissen voraussichtlich nur in Teilen und zu
unterschiedlichen Zeiten in Bayessche Netze umgesetzt werden kann, ist
es erforderlich, parallel, aber in verschiedenen Fachgebieten, die
Entscheidungsbäume und die Bayesschen Netze als implementiertes
Expertenwissen einzusetzen. Diese Möglichkeit besteht über die
bereits erwähnte API.
Um auch in der Anwendung eines bereits in der Enwicklung eingesetzten
Editors, den Experten, Fachkräften und Benutzern den Umgang zu
vereinfachen, sollten die Tabellen, die die Wahrscheinlichkeitswerte
enthalten, versteckt werden. Im Normalfall wird dabei eine
ODER-Beziehung zwischen zwei Ursachen angenommen. Ein Symptom tritt
auf, wenn Ursache 1 oder Ursache 2 vorliegt.
Wo dennoch Wahrscheinlichkeitswerte notwendig sind, wie bei den a
priori Wahrscheinlichkeiten, sollten dem Anwender Kategorien wie
sehr häufig bis zu sehr selten angeboten werden.
Next: Eigenschaften
Up: Realisierung und Anwendung
Previous: Implementierung
Copyright Munich Network Management Team