Q:
Hvordan fungerer prediktiv varsling?
EN:Prediktiv varsling er en teknologi som spår hendelser basert på historiske data og følgelig gir varsler. For eksempel kan teknologien forutsi salget av visse produkter basert på salg og andre data fra fortiden, og den kan sende varsler til aktuelle personer når lager forventes å være lav. Selv om de fremdeles er i evolusjonsstadiet, er prediktive varsler potensielt et nyttig verktøy på tvers av mange bransjer som bank og finans, forsvar, IT-sikkerhet, e-handel, nettbasert læring og til og med medisinsk vitenskap.
Forutsigbare varsler kan sies å være en gren av maskinlæring. Maskinlæring er feltet for maskiner som lærer fra nye, varierte datasett og bruker læringen i andre situasjoner. Handlingen med å lære av maskiner kan sammenlignes med læring av mennesker som lærer og er beriket fra forskjellige opplevelser og bruker leksjonene i forskjellige situasjoner for å løse problemer. Programvare basert på prediktive varsler behandler store, varierte datasett og lærer av datasettene.
Basert på læringen lager applikasjonene datamodeller og bruker modellene på andre problemer. For eksempel innen medisinske vitenskapsdomener kan pasient- og værdata for de siste årene behandles og analyseres for å finne viktig informasjon om utbruddet av visse sykdommer. Maskinene kan analysere og korrelere dataene for å knytte begynnelsen av visse årstider med visse sykdommer, for eksempel høstsesongen med astma og allergier. Basert på det kan den sende varsler til leger og sykehus med spådommer om hvilke sykdommer som sannsynligvis vil slå til når. Sykehus og klinikker kan deretter planlegge.
Hovedutfordringen for prediktive varsler er nøyaktighet. Selv om den kan være bevæpnet med et hvilket som helst antall sofistikerte algoritmer, må den behandle dataene og bruke dataene til å forutsi hendelser nøyaktig. Dette er grunnen til at det fremdeles blir behandlet som en utviklingsteknologi. De prediktive modellene blir kontinuerlig oppdatert når nye data kommer inn slik at modellene kan forutsi nøyaktig. Noen få prominente selskaper, spesielt de som handler innen detaljhandel, har brukt varsler for forskjellige formål, for eksempel å vise nøyaktige produktanbefalinger for besøkende basert på deres produktsøkhistorikk og preferanser. Slike anbefalingsmotorer er i stand til å ganske forutsi valg av potensielle kunder.
