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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 8) 18.06.2020, 10:48 Uhr

Graphische Modelle

Graphische Modelle verbinden Berechnungsvorschriften mit konditionalen Zusammen­hängen und führen so zu Lernalgorithmen, die abstrakte und komplexe Zusammenhänge mit visueller Unterstützung analysieren.
Heute gilt die Graphentheorie als ein wichtiges Hilfsmittel für die Lösung schwer fassbarer Probleme in verschiedenen Wissenschaften. Angefangen in der Diskreten Mathematik, Chemie, Elektrotechnik, Informatik, Operations Research, Statistik bis zu den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Die an für sich einfach Struktur von Graphen eignet sich für die Modellierung und algorithmische Lösung vieler praktischer Probleme: Darstellung von Molekülen, Modellierung von Flugbahnen, Straßen und Telefonnetzen oder die Interpretation von Beziehungsgeflechten.
In der angewandten Informatik haben Graphen zuerst auf dem Gebiet der Algorithmen und Datenstrukturen Eingang gefunden. Inzwischen gibt es Anwendungen im VLSI-Design, in der Bildverarbeitung, für das Auswerten großer Datenbestände, in der Mustererkennung, der Sprachverarbeitung und in vielen weiteren Aufgabengebieten des Maschinellen Lernens (ML). Mit der Verfügbarkeit immer leistungsfähiger Rechner gelang es mithilfe der Graphentheorie, viele Probleme in vertretbarer Zeit zu lösen. Damit verbreitete sich die Graphentheorie mit ihren Algorithmen in immer mehr Anwendungsbereichen. Graphische Modelle entwickelten sich zu Werkzeugen für die Modellierung gänzlich verschiedener Domänen. Graphen erfassen häufig intuitiv und auf fast natürliche Art und Weise Zusammenhänge zwischen den Variablen eines Problems. Sie modellieren Konstellationen in mehreren Dimensionen und können so zeitliche als auch konditionale Abhängigkeiten beschreiben. Dabei besitzen sie einen wesentlichen Vorteil: Graphische Modelle bieten die Möglichkeit, das Modell an das Problem anzupassen und nicht umgekehrt das Problem an das Modell!

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