Q:
Wie funktioniert die vorausschauende Alarmierung?
EIN:Predictive Alerting ist eine Technologie, die Ereignisse basierend auf historischen Daten vorhersagt und dementsprechend Warnungen bereitstellt. Beispielsweise kann die Technologie den Verkauf bestimmter Produkte anhand von Verkäufen und anderen Daten aus der Vergangenheit vorhersagen und Warnungen an geeignete Personen senden, wenn der Lagerbestand voraussichtlich niedrig ist. Predictive Alerts befinden sich zwar noch im Entwicklungsstadium, sind jedoch potenziell ein nützliches Instrument in vielen Branchen wie Bank- und Finanzwesen, Verteidigung, IT-Sicherheit, E-Commerce, Online-Lernen und sogar Medizinwissenschaften.
Predictive Alerts können als Teil des maschinellen Lernens bezeichnet werden. Maschinelles Lernen ist der Bereich des maschinellen Lernens aus neuen, abwechslungsreichen Datensätzen und der Anwendung des Lernens auf andere Situationen. Der Akt des Lernens durch Maschinen kann mit dem Lernen durch Menschen verglichen werden, die aus unterschiedlichen Erfahrungen lernen und bereichert werden und die Lektionen auf unterschiedliche Situationen anwenden, um Probleme zu lösen. Softwareanwendungen, die auf prädiktiven Warnungen basieren, verarbeiten große, unterschiedliche Datensätze und lernen aus den Datensätzen.
Basierend auf dem Lernen erstellen die Anwendungen Datenmodelle und wenden die Modelle auf andere Probleme an. Beispielsweise können im Bereich der Medizinwissenschaften Patienten- und Wetterdaten der letzten Jahre verarbeitet und analysiert werden, um wichtige Informationen über den Ausbruch bestimmter Krankheiten zu erhalten. Die Geräte können die Daten analysieren und korrelieren, um den Beginn bestimmter Jahreszeiten mit bestimmten Krankheiten, wie zum Beispiel der Herbstsaison mit Asthma und Allergien, in Verbindung zu bringen. Auf dieser Grundlage kann es Ärzten und Krankenhäusern Warnmeldungen mit Vorhersagen darüber senden, welche Krankheiten voraussichtlich wann auftreten werden. Krankenhäuser und Kliniken können entsprechend planen.
Die größte Herausforderung für vorausschauende Warnungen ist die Genauigkeit. Es kann mit einer beliebigen Anzahl hochentwickelter Algorithmen ausgestattet werden, muss jedoch die Daten verarbeiten und zur genauen Vorhersage von Ereignissen verwenden. Aus diesem Grund wird es immer noch als sich entwickelnde Technologie behandelt. Die Vorhersagemodelle werden ständig aktualisiert, sobald neue Daten eingehen, damit die Modelle eine genaue Vorhersage treffen können. Einige namhafte Unternehmen, insbesondere im Online-Handel, haben Warnmeldungen für verschiedene Zwecke verwendet, z. B. zum Anzeigen genauer Produktempfehlungen für Besucher auf der Grundlage ihres Produktsuchprotokolls und ihrer Vorlieben. Solche Empfehlungsmaschinen sind in der Lage, die Wahlmöglichkeiten potenzieller Kunden ziemlich genau vorherzusagen.
