Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03146.jsonl.gz/178

Zwei Fragen, die wir oft von unseren Kunden hören, sind: “Wie können wir unser Domänen-Know-how nutzen, um das Modell intelligenter zu machen” und “Wie werden wir an so viele Daten kommen, die für das Deep Learning benötigt werden?
Die probabilistische (Bayes’sche) Modellierung schlägt zwei Fliegen mit einer Klappe: Durch den Einbezug von Domänenwissen benötigt sie wenig Trainingsdaten. Und diese Modellierung kann Unsicherheiten quantifizieren. Damit wissen die Anwender, wie gut sie dem Resultat vertrauen können.
Wir können die probabilistische Modellierung auf die meisten Fälle des maschinellen Lernens anwenden: Klassifizierung oder Vorhersage, für Bild- oder Zeitreihendaten, und sie sogar mit Deep Learning kombinieren. Sie lässt sich auch für causal inference verwenden, wir suchen dann nach der Ursache von einem Ergebnis und fragen zum Beispiel: “Welcher von allen möglichen Faktoren war für den Schaden an der Maschine verantwortlich?”.
Bei LeanBI sind wir stets bestrebt, das Know-how der Experten vor Ort so weit wie möglich in unseren Modellen zu nutzen. Die probabilistische Modellierung ist dafür oft das richtige Werkzeug, z.B. bei der physikalischen Modellierung der Raumluftqualität oder zur Quantifizierung der Wahrscheinlichkeit jedes potenziellen Ausfalls bei der vorausschauenden Instandhaltung.