Bayes soll Maschinen lernen helfen

Intel will demnächst ein Set von Software-Bibliotheken für Bayes'sche Netzwerke vorstellen, mit deren Hilfe Softwareentwicklern bessere Lernfähigkeiten für Maschinen programmieren sollen.

Mit Bayes'sche Netzwerken können Programme durch die konstante Änderung der Wahrscheinlichkeiten unter der Verwendung einer fixen Reihe von Regeln dynamisch ¿lernen¿.

Bayes'sche Netwerke werden unter anderem in manchen Anti-Spam-Programmen eingesetzt, die dann durch Analyse früherer Nachrichten, die der User als rechtmäßig oder nicht eingestuft hat, die Charakteristik von Spam-Mails erlernen.

Bayes'sche Netzwerke kombinieren zwei mathematische Annäherungen, die Bayes'sche Statistik und die Graphentheorie, um leistungsfähige Mittel zur Modellierung von Wahrscheinlichkeiten basierend auf laufend aktualisierter Information bereits stellen zu können.

Bayes'sche Netzwerke

Bei Google und Amazon im Einsatz

Laut Gary Bradski, dem Leiter des Intel-Forschungsteam, könnten die neuen Software-Bibliotheken unter anderem für Datamining, computersiertes Sehen, Roboter, Bioinformatik, Diagnose und Entscheidungssysteme eingesetzt werden.

Obwohl die Technik sehr leistungsfähig ist, ist sie aufgrund ihrer Rechenintensität noch nicht weit verbreitet, so Bradski. Neuere Desktop-PCs wären aber nunmehr leistungsfähig genug um diese Annäherung des "Maschinenlernens" zu verwenden.

Laut Bradski verwenden Google und Amazon bereits weitreichend derartiges Maschinenlernen und auch Boeing würde es bei seinen Diagnose-Systemen einsetzen.

Geplant für 6. Juni
Intel will die Bibliotheken bei Neural Information Processing Systems 2003 Konferenz am 6. Juni vorstellen.

Bayesian Modeling Applications Workshop