J:
Kā darbojas jutīgā brīdināšana?
A:Jutīgā brīdināšana ir tehnoloģija, kas paredz notikumus, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem, un attiecīgi nodrošina brīdinājumus. Piemēram, šī tehnoloģija var paredzēt noteiktu produktu pārdošanas apjomus, pamatojoties uz pārdošanas un citiem pagātnes datiem, un tā var nosūtīt brīdinājumus atbilstošiem cilvēkiem, ja paredzams, ka krājumu būs maz. Paredzamie trauksmes signāli, kaut arī joprojām ir attīstības stadijā, ir potenciāli noderīgs rīks daudzās nozarēs, piemēram, banku un finanšu, aizsardzības, IT drošības, e-komercijas, tiešsaistes apmācības un pat medicīnas zinātnēs.
Jutīgos brīdinājumus var teikt par mašīnmācības nozari. Mašīnmācība ir mašīna, kurā mācās no jaunām, daudzveidīgām datu kopām un mācās to citās situācijās. Mašīnu mācīšanos var pielīdzināt mācībām cilvēkiem, kuri mācās un ir bagātināti no atšķirīgas pieredzes un izmanto mācību dažādās situācijās, lai risinātu problēmas. Uz jutīgiem brīdinājumiem balstītas lietojumprogrammas apstrādā lielas, daudzveidīgas datu kopas un mācās no tām.
Balstoties uz mācībām, lietojumprogrammas izveido datu modeļus un piemēro modeļus citām problēmām. Piemēram, medicīnas zinātņu jomā datus par pacientiem un laikapstākļiem pēdējos gados var apstrādāt un analizēt, lai atklātu būtisku informāciju par noteiktu slimību uzliesmojumu. Mašīnas var analizēt un korelēt datus, lai noteiktu sezonu sākumu saistītu ar noteiktām slimībām, piemēram, rudens sezonu ar astmu un alerģijām. Pamatojoties uz to, tas var nosūtīt brīdinājumus ārstiem un slimnīcām ar prognozēm par to, kuras slimības, visticamāk, skars. Slimnīcas un klīnikas var attiecīgi plānot.
Paredzamo brīdinājumu galvenais izaicinājums ir precizitāte. Lai gan to var bruņot ar jebkuru sarežģītu algoritmu skaitu, tas ir jāapstrādā ar datiem un jāizmanto dati, lai precīzi prognozētu notikumus. Tas ir iemesls, kāpēc to joprojām uzskata par tehnoloģijas attīstību. Jutīgos modeļus pastāvīgi atjaunina, līdzko ienāk jauni dati, lai modeļi spētu precīzi paredzēt. Daži ievērojami uzņēmumi, jo īpaši tiešsaistes mazumtirdzniecības uzņēmumi, ir izmantojuši brīdinājumus dažādiem mērķiem, piemēram, parādot precīzus produktu ieteikumus apmeklētājiem, pamatojoties uz viņu produktu meklēšanas vēsturi un vēlmēm. Šādi ieteikumu motori spēj diezgan precīzi paredzēt potenciālo klientu izvēli.
