큐:
예측 경고는 어떻게 작동합니까?
ㅏ:예측 경고는 기록 데이터를 기반으로 이벤트를 예측하고 이에 따라 경고를 제공하는 기술입니다. 예를 들어, 이 기술은 과거의 판매 및 기타 데이터를 기반으로 특정 제품의 판매를 예측할 수 있으며 재고가 적을 것으로 예상되는 경우 적절한 사람들에게 경고를 보낼 수 있습니다. 예측 경보는 여전히 진화 단계에 있지만 잠재적으로 은행 및 금융, 방어, IT 보안, 전자 상거래, 온라인 학습 및 의료 과학과 같은 많은 산업에서 유용한 도구입니다.
예측 경보는 기계 학습의 한 지점이라고 할 수 있습니다. 머신 러닝은 다양한 새 데이터 세트에서 머신 러닝을 배우고 다른 상황에 학습을 적용하는 분야입니다. 기계에 의한 학습 행위는 다른 경험을 배우고 풍요롭게하고 문제를 해결하기 위해 다른 상황에 교훈을 적용하는 인간의 학습에 비유 될 수 있습니다. 예측 경보를 기반으로하는 소프트웨어 응용 프로그램은 크고 다양한 데이터 세트를 처리하고 데이터 세트에서 학습합니다.
학습을 기반으로 애플리케이션은 데이터 모델을 작성하고 다른 문제에 모델을 적용합니다. 예를 들어, 의학 분야에서 지난 몇 년간 환자 및 날씨 데이터를 처리하고 분석하여 특정 질병의 발생에 대한 중요한 정보를 찾을 수 있습니다. 기계는 데이터를 분석하고 연관시켜 특정 계절의 발병을 천식 및 알레르기가있는 가을과 같은 특정 질병과 연관시킬 수 있습니다. 이를 바탕으로 의사와 병원에 경고를 보내 언제 어떤 질병이 발생할 수 있는지 예측할 수 있습니다. 병원과 진료소는 이에 따라 계획 할 수 있습니다.
예측 경고의 주요 과제는 정확성입니다. 여러 가지 정교한 알고리즘을 사용할 수 있지만 데이터를 처리하고 데이터를 사용하여 이벤트를 정확하게 예측해야합니다. 이것이 여전히 진화하는 기술로 취급되는 이유입니다. 예측 데이터는 새로운 데이터가 들어 오면서 지속적으로 업데이트되므로 모델이 정확하게 예측할 수 있습니다. 몇몇 유명한 회사, 특히 온라인 소매 업체는 제품 검색 기록 및 환경 설정을 기반으로 방문자에게 정확한 제품 추천을 표시하는 등 다양한 목적으로 경고를 사용하고 있습니다. 이러한 추천 엔진은 잠재 고객의 선택을 상당히 정확하게 예측할 수 있습니다.
