Q:
Kaip veikia numatomasis perspėjimas?
A:Nuspėjamasis perspėjimas yra technologija, numatanti įvykius remiantis istoriniais duomenimis ir atitinkamai teikianti perspėjimus. Pvz., Ši technologija gali numatyti tam tikrų produktų pardavimą, remiantis pardavimų ir kitais praeities duomenimis, ir ji gali nusiųsti įspėjimus atitinkamiems žmonėms, kai tikimasi, kad atsargų bus nedaug. Nuspėjami perspėjimai, nors ir vis dar evoliucijos etape, yra potencialiai naudinga priemonė daugelyje pramonės sričių, tokių kaip bankininkystė ir finansai, gynyba, IT saugumas, elektroninė prekyba, mokymasis internetu ir net medicinos mokslai.
Numatomi perspėjimai gali būti sakomi mašininio mokymosi šaka. Mašinų mokymasis yra mašinų mokymosi iš naujų, įvairiausių duomenų rinkinių sritis ir mokymosi pritaikymas kitose situacijose. Mašinų mokymasis gali būti prilygintas žmonių, kurie mokosi ir yra praturtinti iš skirtingos patirties, mokymuisi ir pamokų pritaikymui skirtingose situacijose problemoms spręsti. Nuspėjamaisiais perspėjimais paremtos programinės įrangos apdoroja didelius, įvairius duomenų rinkinius ir mokosi iš jų.
Remiantis mokymu, programos sukuria duomenų modelius ir taiko modelius kitoms problemoms spręsti. Pavyzdžiui, medicinos mokslų srityje gali būti tvarkomi ir analizuojami pastarųjų kelerių metų pacientų ir orų duomenys, kad būtų galima rasti svarbios informacijos apie tam tikrų ligų protrūkį. Aparatai gali analizuoti ir koreguoti duomenis, kad būtų galima susieti tam tikrų sezonų pradžią su tam tikromis ligomis, pavyzdžiui, rudens sezonu su astma ir alergija. Remdamasis tuo, jis gali siųsti perspėjimus gydytojams ir ligoninėms su prognozėmis, kurios ligos gali smogti. Ligoninės ir klinikos gali atitinkamai planuoti.
Pagrindinis nuspėjamųjų perspėjimų iššūkis yra tikslumas. Nors jis gali būti ginkluotas daugybe sudėtingų algoritmų, jis turi apdoroti duomenis ir naudoti duomenis tiksliam įvykių numatymui. Dėl šios priežasties ji vis dar traktuojama kaip besivystanti technologija. Prognozavimo modeliai yra nuolat atnaujinami, kai atsiranda naujų duomenų, kad modeliai galėtų tiksliai numatyti. Keletas žinomų kompanijų, ypač mažmeninės prekybos tinkle, naudojo įspėjimus skirtingais tikslais, pvz., Lankytojams rodydamos tikslias produktų rekomendacijas, remdamosi jų produktų paieškos istorija ir nuostatomis. Tokie rekomendaciniai varikliai gali gana tiksliai numatyti potencialių klientų pasirinkimą.
