Q:
Як працює попереджувальне попередження?
A:Прогноз попередження - це технологія, яка прогнозує події на основі історичних даних і відповідно надає попередження. Наприклад, технологія може передбачити продаж певної продукції на основі продажів та інших даних минулого, і вона може надсилати сповіщення відповідним людям, коли очікується, що запас буде низьким. Прогнозні попередження, хоча ще знаходяться в еволюційній стадії, є потенційно корисним інструментом у багатьох галузях, таких як банківська справа та фінанси, оборона, безпека ІТ, електронна комерція, онлайн-навчання та навіть медичні науки.
Прогнозні сповіщення можна сказати як галузь машинного навчання. Машинне навчання - це сфера машинного навчання з нових, різноманітних наборів даних та застосування навчання в інших ситуаціях. Акт навчання машинами можна порівняти з навчанням людей, які навчаються та збагачуються різним досвідом і застосовують уроки до різних ситуацій для вирішення проблем. Програмні програми, засновані на прогнозних оповіщеннях, обробляють великі, різноманітні набори даних та навчаються на наборах даних.
На основі навчання програми створюють моделі даних та застосовують моделі до інших проблем. Наприклад, у галузі медичних наук дані про пацієнтів та погоду за останні кілька років можуть бути оброблені та проаналізовані для виявлення важливої інформації про спалах певних захворювань. Машини можуть аналізувати та співставляти дані, щоб зв’язати наступ певних сезонів з певними захворюваннями, такими як осінній сезон з астмою та алергією. Виходячи з цього, він може надсилати сповіщення лікарям та лікарням із прогнозами, які захворювання, можливо, вражають коли. Лікарні та клініки можуть відповідно планувати.
Основним завданням для прогнозних сповіщень є точність. Хоча він може бути озброєний будь-якою кількістю складних алгоритмів, йому потрібно обробляти дані та використовувати їх для точного прогнозування подій. Це причина, яку досі розглядають як технологію, що розвивається. Моделі прогнозування постійно оновлюються, коли надходять нові дані, щоб моделі могли точно прогнозувати. Кілька відомих компаній, особливо тих, хто займається роздрібною торгівлею в Інтернеті, використовували попередження для різних цілей, наприклад, показуючи точні рекомендації щодо відвідувачів на основі історії пошуку та вподобань продуктів. Такі рекомендаційні системи здатні досить точно передбачити вибір потенційних клієнтів.
