Съдържание
Q:
Как работи предупредителното предупреждение?
A:
Предсказващото предупреждение е технология, която предвижда събития въз основа на исторически данни и съответно предоставя сигнали. Например технологията може да прогнозира продажбите на определени продукти въз основа на продажбите и други данни от миналото и може да сигнализира на подходящи хора, когато се очаква запасите да са ниски. Прогнозите за предупреждения, макар и все още в еволюционен етап, са потенциално полезен инструмент в много отрасли като банково дело и финанси, отбрана, ИТ сигурност, електронна търговия, онлайн обучение и дори медицински науки.
Може да се каже, че предупредителните сигнали са клон на машинното обучение. Машинното обучение е полето на машинно учене от нови, разнообразни набори от данни и прилагане на обучението в други ситуации. Актът на учене чрез машини може да се оприличи на ученето от хора, които учат и се обогатяват от различен опит и прилагат уроците в различни ситуации за решаване на проблеми. Софтуерните приложения, базирани на предупредителни сигнали, обработват големи, разнообразни набори от данни и се учат от наборите от данни.
Въз основа на обучението приложенията създават модели на данни и прилагат моделите към други проблеми. Например в областта на медицинските науки данните за пациентите и времето за последните няколко години могат да бъдат обработвани и анализирани, за да се открие решаваща информация за огнището на определени заболявания. Машините могат да анализират и съпоставят данните, за да свържат настъпването на определени сезони с определени заболявания, като есенния сезон с астма и алергии. Въз основа на това той може да сигнализира на лекари и болници с прогнози за това кои болести е вероятно да стачкуват кога. Болниците и клиниките могат съответно да планират.
Основното предизвикателство за предупредителните сигнали е точността. Въпреки че може да бъде въоръжен с произволен брой сложни алгоритми, той трябва да обработва данните и да ги използва за точно прогнозиране на събитията. Това е причината все още да се третира като развиваща се технология. Предсказващите модели се актуализират непрекъснато с навлизането на нови данни, така че моделите да могат да прогнозират точно. Няколко известни компании, особено тези в онлайн търговията на дребно, използват сигнали за различни цели, като например показване на точни препоръки за продукти на посетителите въз основа на историята на търсенето на продуктите и предпочитанията им. Такива двигатели с препоръки са в състояние доста точно да предскажат избора на потенциални клиенти.