K:
Hogyan működik a prediktív riasztás?
A:A prediktív riasztás olyan technológia, amely a történeti adatok alapján előrejelzi az eseményeket, és ennek megfelelően riasztásokat szolgáltat. Például a technológia előrejelzi egyes termékek értékesítését a múltbeli eladások és egyéb adatok alapján, és riasztásokat küldhet a megfelelő embereknek, ha várhatóan alacsony a készlet. A prediktív riasztások, bár még mindig evolúciós szakaszban vannak, potenciálisan hasznos eszközek számos iparágban, például banki és pénzügyi, védelmi, informatikai biztonság, e-kereskedelem, online tanulás és még az orvostudomány területén is.
A prediktív riasztásokról elmondhatjuk, hogy a gépi tanulás egyik ága. A gépi tanulás az a terület, amellyel a gépek új, változatos adatkészletekből tanulnak, és a tanulást más helyzetekben alkalmazzák. A gépek által végzett tanulás hasonló ahhoz az emberhez, aki különböző tapasztalatokból tanul és gazdagodik, és a tanulságokat különböző helyzetekben alkalmazza a problémák megoldására. A prediktív riasztásokon alapuló szoftveralkalmazások nagy, változatos adatkészleteket dolgoznak fel és tanulnak az adatkészletekből.
A tanulás alapján az alkalmazások adatmodelleket hoznak létre, és a modelleket más problémákra alkalmazzák. Például az orvostudomány területén az elmúlt évek beteg- és időjárási adatai feldolgozhatók és elemezhetők bizonyos betegségek kitörésével kapcsolatos kritikus információk felfedezéséhez. A gépek elemezni tudják és korrelálják az adatokat, hogy összekapcsolják az egyes évszakok kezdetét bizonyos betegségekkel, például az őszi időszakban az asztmával és az allergiákkal. Ennek alapján riasztásokat küldhet az orvosoknak és a kórházaknak, előrejelzéssel, hogy mely betegségek merülhetnek fel. A kórházak és klinikák ennek megfelelően megtervezhetik.
A prediktív riasztások fő kihívása a pontosság. Bár tetszőleges számú kifinomult algoritmussal fel lehet élesíteni, az adatok feldolgozásához és az adatok pontos előrejelzéséhez kell felhasználnia azokat. Ez az oka annak, hogy továbbra is fejlődő technológiának tekintik. A prediktív modelleket folyamatosan frissítik, amikor új adatok érkeznek be, így a modellek képesek pontosan megjósolni. Néhány prominens vállalat, különösen az online kiskereskedelemben, különféle célokra használ riasztásokat, például pontos termékjavaslatokat jelenít meg a látogatók számára a termékkeresési előzmények és preferenciák alapján. Az ilyen ajánlási motorok meglehetősen pontosan meg tudják jósolni a potenciális vásárlók választásait.
