Q:
Comment fonctionne l'alerte prédictive?
UNE:L'alerte prédictive est une technologie qui prédit les événements en fonction des données historiques et fournit en conséquence des alertes. Par exemple, la technologie peut prédire les ventes de certains produits sur la base des ventes et d'autres données du passé, et elle peut envoyer des alertes aux personnes appropriées lorsque le stock devrait être faible. Les alertes prédictives, bien que toujours au stade de l'évolution, sont potentiellement un outil utile dans de nombreux secteurs tels que la banque et la finance, la défense, la sécurité informatique, le commerce électronique, l'apprentissage en ligne et même les sciences médicales.
Les alertes prédictives peuvent être considérées comme une branche de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est le domaine des machines apprenant à partir de nouveaux ensembles de données variés et appliquant l'apprentissage à d'autres situations. L'acte d'apprendre par des machines peut être comparé à l'apprentissage par des êtres humains qui apprennent et sont enrichis d'expériences différentes et appliquent les leçons à différentes situations pour résoudre des problèmes. Les applications logicielles basées sur des alertes prédictives traitent des ensembles de données volumineux et variés et tirent des enseignements des ensembles de données.
Sur la base de l'apprentissage, les applications créent des modèles de données et appliquent les modèles à d'autres problèmes. Par exemple, dans le domaine des sciences médicales, les données sur les patients et les conditions météorologiques des dernières années peuvent être traitées et analysées pour découvrir des informations cruciales sur le déclenchement de certaines maladies. Les machines peuvent analyser et corréler les données pour relier le début de certaines saisons à certaines maladies, comme la saison d'automne avec l'asthme et les allergies. Sur cette base, il peut envoyer des alertes aux médecins et aux hôpitaux avec des prédictions sur les maladies susceptibles de frapper quand. Les hôpitaux et les cliniques peuvent planifier en conséquence.
Le principal défi des alertes prédictives est la précision. Bien qu'il puisse être armé d'un certain nombre d'algorithmes sophistiqués, il doit traiter les données et les utiliser pour prédire avec précision les événements. C'est la raison pour laquelle il est toujours traité comme une technologie en évolution. Les modèles prédictifs sont constamment mis à jour à mesure que de nouvelles données arrivent afin que les modèles puissent prédire avec précision. Quelques sociétés de premier plan, en particulier celles du commerce de détail en ligne, ont utilisé des alertes à différentes fins, telles que l'affichage de recommandations de produits précises pour les visiteurs en fonction de leur historique de recherche de produits et de leurs préférences. De tels moteurs de recommandation sont capables de prédire assez précisément les choix des clients potentiels.
