P:
Kako funkcionira prediktivno uzbunjivanje?
A:Prediktivno upozoravanje tehnologija je koja predviđa događaje na temelju povijesnih podataka i u skladu s tim daje upozorenja. Na primjer, tehnologija može predvidjeti prodaju određenih proizvoda na temelju prodajnih i drugih podataka iz prošlosti te može slati upozorenja odgovarajućim ljudima kada se očekuje da zalihe budu male. Prediktivna upozorenja, iako su još uvijek u evolucijskoj fazi, potencijalno su korisno sredstvo u mnogim industrijama poput bankarstva i financija, obrane, informatičke sigurnosti, e-trgovine, mrežnog učenja, pa čak i medicinskih znanosti.
Može se reći da su predviđanja upozorenja grana strojnog učenja. Strojno učenje je polje strojnog učenja iz novih, različitih različitih skupova podataka i primjenu učenja u drugim situacijama. Čin učenja strojevima može se usporediti sa učenjem ljudskih bića koja uče i obogaćena su iz različitih iskustava i primjenjuju lekcije u različitim situacijama za rješavanje problema. Softverske aplikacije koje se temelje na prediktivnim upozorenjima obrađuju velike, raznolike skupove podataka i uče se s bazama podataka.
Na temelju učenja, aplikacije stvaraju modele podataka i primjenjuju modele na druge probleme. Na primjer, u području medicinskih znanosti, podaci o pacijentima i vremenskim prilikama u posljednjih nekoliko godina mogu se obraditi i analizirati kako bi se otkrili ključni podaci o izbijanju određenih bolesti. Strojevi mogu analizirati i povezati podatke kako bi povezali početak određenih sezona s određenim bolestima, poput jesenske sezone s astmom i alergijama. Na temelju toga može poslati upozorenja liječnicima i bolnicama s predviđanjima o tome koje će bolesti vjerojatno stupiti kad. Bolnice i klinike mogu u skladu s tim planirati.
Glavni izazov za prediktivne upozorenja je točnost. Iako se može naoružati bilo kojim brojem sofisticiranih algoritama, treba obraditi podatke i koristiti ih za precizno predviđanje događaja. To je razlog što se još uvijek tretira kao razvijajuća se tehnologija. Modeli predviđanja stalno se ažuriraju kako pristižu novi podaci tako da su modeli u mogućnosti precizno predvidjeti. Nekoliko istaknutih tvrtki, posebno onih koje se bave prodajom na mreži, koriste upozorenja u različite svrhe, poput prikazivanja preciznih preporuka proizvoda posjetiteljima na temelju njihove povijesti pretraživanja i postavki. Takvi motori s preporukama mogu prilično precizno predvidjeti izbore potencijalnih kupaca.
