Q:
Bagaimana cara kerja peringatan prediktif?
SEBUAH:Peringatan prediktif adalah teknologi yang memprediksi peristiwa berdasarkan data historis dan karenanya memberikan peringatan. Misalnya, teknologi dapat memprediksi penjualan produk tertentu berdasarkan penjualan dan data lainnya dari masa lalu, dan dapat mengirimkan peringatan kepada orang yang tepat ketika stok diperkirakan rendah. Peringatan prediktif, meskipun masih dalam tahap evolusi, berpotensi menjadi alat yang berguna di banyak industri seperti perbankan dan keuangan, pertahanan, keamanan TI, e-commerce, pembelajaran online, dan bahkan ilmu kedokteran.
Lansiran prediktif dapat dikatakan sebagai cabang pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah bidang pembelajaran mesin dari dataset yang baru dan beragam dan menerapkan pembelajaran pada situasi lain. Tindakan belajar dengan mesin dapat disamakan dengan belajar oleh manusia yang belajar dan diperkaya dari pengalaman yang berbeda dan menerapkan pelajaran pada situasi yang berbeda untuk menyelesaikan masalah. Aplikasi perangkat lunak berdasarkan proses peringatan prediktif, kumpulan data yang besar dan beragam, serta belajar dari kumpulan data.
Berdasarkan pembelajaran, aplikasi membuat model data dan menerapkan model untuk masalah lain. Misalnya, dalam domain ilmu kedokteran, data pasien dan cuaca selama beberapa tahun terakhir dapat diproses dan dianalisis untuk menemukan informasi penting tentang berjangkitnya penyakit tertentu. Mesin-mesin tersebut dapat menganalisis dan menghubungkan data untuk menghubungkan awal musim tertentu dengan penyakit tertentu, seperti musim gugur dengan asma dan alergi. Berdasarkan itu, ia dapat mengirim peringatan ke dokter dan rumah sakit dengan prediksi penyakit mana yang cenderung menyerang kapan. Dengan demikian, rumah sakit dan klinik dapat merencanakan.
Tantangan utama untuk peringatan prediktif adalah keakuratan. Meskipun dapat dipersenjatai dengan sejumlah algoritma canggih, perlu untuk memproses data dan menggunakan data untuk memprediksi peristiwa secara akurat. Ini adalah alasan mengapa masih diperlakukan sebagai teknologi yang berkembang. Model prediksi terus diperbarui saat data baru masuk sehingga model dapat memprediksi secara akurat. Beberapa perusahaan terkemuka, terutama yang berada di ritel online, telah menggunakan peringatan untuk tujuan yang berbeda, seperti menampilkan rekomendasi produk yang akurat untuk pengunjung berdasarkan riwayat pencarian dan preferensi produk mereka. Mesin rekomendasi semacam itu mampu memprediksi dengan tepat pilihan-pilihan pelanggan potensial.
