P:
Jak działa alertowanie predykcyjne?
ZA:Predykcyjne ostrzeganie to technologia, która przewiduje zdarzenia na podstawie danych historycznych i odpowiednio zapewnia powiadomienia. Na przykład technologia może przewidywać sprzedaż niektórych produktów na podstawie sprzedaży i innych danych z przeszłości, a także może wysyłać powiadomienia do odpowiednich osób, gdy oczekuje się, że zapasy będą niskie. Alarmy predykcyjne, choć wciąż na etapie ewolucji, są potencjalnie użytecznym narzędziem w wielu branżach, takich jak bankowość i finanse, obrona, bezpieczeństwo IT, handel elektroniczny, nauka online, a nawet nauki medyczne.
Alarmy predykcyjne można uznać za gałąź uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to dziedzina uczenia maszynowego na podstawie nowych, zróżnicowanych zbiorów danych i zastosowania uczenia się w innych sytuacjach. Uczenie się za pomocą maszyn można porównać do uczenia się przez ludzi, którzy uczą się i są wzbogaceni różnymi doświadczeniami i stosują lekcje w różnych sytuacjach, aby rozwiązać problemy. Aplikacje oparte na alertach predykcyjnych przetwarzają duże, różnorodne zestawy danych i uczą się na podstawie zestawów danych.
Na podstawie uczenia aplikacje tworzą modele danych i stosują je do innych problemów. Na przykład w dziedzinie nauk medycznych dane dotyczące pacjentów i pogody z ostatnich kilku lat mogą być przetwarzane i analizowane w celu uzyskania kluczowych informacji na temat wybuchu niektórych chorób. Maszyny mogą analizować i korelować dane, aby powiązać początek niektórych pór roku z niektórymi chorobami, takimi jak pora jesienna z astmą i alergiami. Na tej podstawie może wysyłać ostrzeżenia do lekarzy i szpitali z prognozami, na które choroby prawdopodobnie wystąpią. Szpitale i kliniki mogą odpowiednio planować.
Głównym wyzwaniem dla alertów predykcyjnych jest dokładność. Chociaż można go uzbroić w dowolną liczbę wyrafinowanych algorytmów, musi przetwarzać dane i wykorzystywać je do dokładnego przewidywania zdarzeń. To jest powód, dla którego wciąż jest traktowany jako ewoluująca technologia. Modele predykcyjne są stale aktualizowane, gdy pojawiają się nowe dane, dzięki czemu modele są w stanie dokładnie przewidzieć. Kilka wybitnych firm, szczególnie tych zajmujących się sprzedażą online, korzysta z alertów do różnych celów, takich jak wyświetlanie dokładnych rekomendacji produktów dla odwiedzających na podstawie ich historii wyszukiwania i preferencji. Takie silniki rekomendacji są w stanie dość dokładnie przewidzieć wybory potencjalnych klientów.
