K:
Kuinka ennakoiva hälytys toimii?
V:Ennustava hälytys on tekniikka, joka ennustaa tapahtumia historiallisen datan perusteella ja tarjoaa siten hälytyksiä. Esimerkiksi tekniikka voi ennustaa tiettyjen tuotteiden myynnin perustuen myyntiin ja muihin menneisiin tietoihin, ja se voi lähettää hälytyksiä asianmukaisille ihmisille, kun varaston odotetaan olevan alhainen. Ennustavat hälytykset, vaikka ne ovatkin vielä kehitysvaiheessa, voivat olla hyödyllinen väline monilla aloilla, kuten pankki- ja rahoitusalalla, puolustuksessa, tietoturvassa, sähköisessä kaupankäynnissä, verkko-opiskeluun ja jopa lääketieteissä.
Ennustavien hälytysten voidaan sanoa olevan koneoppimisen haara. Koneoppiminen on kenttä, jossa kone oppii uusista, monipuolisista tietojoukoista ja soveltaa oppimista muihin tilanteisiin. Koneiden oppiminen voidaan verrata ihmisten oppimiseen, koska ne oppivat ja rikastuvat erilaisista kokemuksista ja soveltavat oppitunteja eri tilanteisiin ongelmien ratkaisemiseksi. Ennustaviin hälytyksiin perustuvat ohjelmistosovellukset käsittelevät suuria, monipuolisia tietojoukkoja ja oppivat niistä.
Oppimisen perusteella sovellukset luovat tietomalleja ja soveltavat malleja muihin ongelmiin. Esimerkiksi lääketieteen alalla viime vuosien potilastietoja ja säätietoja voidaan käsitellä ja analysoida tärkeiden tietojen löytämiseksi tiettyjen sairauksien puhkeamisesta. Koneet pystyvät analysoimaan ja korreloimaan tiedot yhdistääkseen tiettyjen vuodenaikojen alkamisen tiettyihin sairauksiin, kuten syksykauden astmaan ja allergioihin. Tämän perusteella se voi lähettää lääkäreille ja sairaaloille hälytyksiä ennusteilla, mitkä sairaudet todennäköisesti esiintyvät. Sairaalat ja klinikat voivat vastaavasti suunnitella.
Ennustavien hälytysten päähaaste on tarkkuus. Vaikka se voidaan virittää monella monimutkaisella algoritmilla, sen on käsiteltävä tiedot ja käytettävä tietoja tapahtumien ennustamiseen tarkasti. Tästä syystä sitä pidetään edelleen kehittyvänä tekniikkana. Ennustavia malleja päivitetään jatkuvasti, kun uutta tietoa tulee, jotta mallit pystyvät ennustamaan tarkasti. Muutama merkittävä yritys, etenkin verkkokaupassa toimivat yritykset, ovat käyttäneet hälytyksiä eri tarkoituksiin, kuten näyttäneet tarkkoja tuotesuosituksia kävijöille heidän tuotehakuhistoriansa ja mieltymyksiensä perusteella. Tällaiset suositusmoottorit kykenevät melko tarkasti ennustamaan potentiaalisten asiakkaiden valinnat.
