Computergestützer Bayesianischer Workflow

Die systematische Erstellung von Bayesianischen Modellen ist nach wie vor eine hochkomplexe Aufgabe, die viel Fachwissen und kognitive Ressourcen erfordert. Im Idealfall müssen die Fachexperten nicht alles selbst lösen, sondern haben Statistiker oder Datenwissenschaftler an ihrer Seite, die sie unterstützen.

Letztere sind natürlich nicht immer für jedes Datenanalyseprojekt verfügbar. Um hier Abhilfe zu schaffen, entwickeln wir einen computergestützten Arbeitsablauf zur Erstellung interpretierbarer, robuster und gut vorhersagender Bayesianischer Modelle. Dies erfordert zunächst weitere Forschung zu den theoretischen Grundlagen der Bayesianischer Modellbildung. Auf dieser Grundlage werden Modelle so trainiert, dass sie eine automatische Modellbewertung und Modellierungsempfehlungen liefern, die den Benutzer durch den Modellbildungsprozess führen.

Während die Modellierungsentscheidungen dem Benutzer überlassen bleiben, lernt das Modell anschließend aus den Entscheidungen des Benutzers, um ihre Empfehlungen im laufenden Betrieb zu verbessern.