Q:
Como o alerta preditivo funciona?
UMA:O alerta preditivo é uma tecnologia que prevê eventos com base em dados históricos e, consequentemente, fornece alertas. Por exemplo, a tecnologia pode prever as vendas de determinados produtos com base em vendas e outros dados do passado, e pode enviar alertas para as pessoas apropriadas quando o estoque estiver baixo. Os alertas preditivos, embora ainda no estágio evolutivo, são potencialmente uma ferramenta útil em muitos setores, como bancos e finanças, defesa, segurança de TI, comércio eletrônico, aprendizado on-line e até ciências médicas.
Os alertas preditivos podem ser considerados um ramo do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é o campo do aprendizado de máquinas a partir de novos conjuntos de dados variados e da aplicação do aprendizado a outras situações. O ato de aprender pelas máquinas pode ser comparado ao aprendizado de seres humanos que aprendem e são enriquecidos com diferentes experiências e aplicam as lições a diferentes situações para resolver problemas. Os aplicativos de software baseados em alertas preditivos processam conjuntos de dados grandes e variados e aprendem com os conjuntos de dados.
Com base no aprendizado, os aplicativos criam modelos de dados e os aplicam a outros problemas. Por exemplo, no domínio das ciências médicas, os dados de pacientes e meteorológicos dos últimos anos podem ser processados e analisados para descobrir informações cruciais sobre o surto de certas doenças. As máquinas podem analisar e correlacionar os dados para vincular o início de determinadas estações com certas doenças, como a temporada de outono, com asma e alergias. Com base nisso, ele pode enviar alertas para médicos e hospitais com previsões sobre quais doenças provavelmente ocorrerão quando. Hospitais e clínicas podem planejar adequadamente.
O principal desafio para alertas preditivos é a precisão. Embora possa ser armado com qualquer número de algoritmos sofisticados, ele precisa processar os dados e usá-los para prever com precisão os eventos. Esta é a razão pela qual ainda é tratada como uma tecnologia em evolução. Os modelos preditivos são atualizados constantemente à medida que novos dados são recebidos, para que os modelos possam prever com precisão. Algumas empresas de destaque, especialmente as do varejo on-line, usam alertas para diferentes fins, como exibir recomendações precisas de produtos para visitantes com base no histórico e nas preferências de pesquisa de produtos. Esses mecanismos de recomendação são capazes de prever com bastante precisão as escolhas dos clientes em potencial.
