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Maschinelles Lernen: Einführung in die probabilistische Programmierung

Weisen ML-Modelle auf Unsicherheiten in Prognosen hin, lassen sich Ergebnisse besser interpretieren. Dabei hilft beispielsweise TensorFlow Probability.

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(Bild: Machine Learning & Artificial Intelligence / Mike MacKenzie / cc-by-2.0))

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Entscheidungen werden permanent unter Unsicherheit getroffen. Dies ist unter anderem darin begründet, dass Daten fehlen oder die Entscheidungsfindung vorhandene Informationen nicht sinnvoll einbeziehen kann. Abhängig von der Fragestellung können diese Entscheidungen unterschiedlich weitreichende Folgen haben. Insbesondere Themen aus dem Gesundheitsbereich oder dem Straßenverkehr sind kritisch, da nicht nur wirtschaftliche, sondern auch gesundheitliche Risiken damit verbunden sind.

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