Das menschliche Wissen ist meist nur unsicher und vage. Es ist aber trotzdem brauchbar. Wir sind imstande, auch mit unsicherem Wissen Schlusse zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Dem Phanomen der Unsicherheit begegnen manche Menschen sogar taglich in ihrem Beruf. Probabilistische Methoden und Netzwerke bilden eine geeignete Moglichkeit Unsicherheit zu modellieren und unter Einbezug vorhandener Daten die bestmoglichen Entscheidungen zu treffen. Dabei bieten die heutigen Rechnerkapazitaten die Moglichkeit auch komplexe Netzwerke in akzeptabler Zeit zu inferieren. Die Hauptproblematik liegt allerdings darin, dass menschliche Experten kaum im Stande sind komplexe Netze von Hand einzugeben. Diese Aufgabe wird ebenfalls von Computern ubernommen und mittlerweile erfolgreich gelost. Ziel dieses Buches besteht darin, anhand einer aktuellen Recherche die wichtigsten maschinellen Lernverfahren zusammenzutragen und ihre Bedeutung fur probabilistische Netzwerke hervorzuheben.

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