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Q:
¿Cómo funciona la alerta predictiva?
UNA:
La alerta predictiva es una tecnología que predice eventos basados en datos históricos y, en consecuencia, proporciona alertas. Por ejemplo, la tecnología puede predecir las ventas de ciertos productos en función de las ventas y otros datos del pasado, y puede alertar a las personas apropiadas cuando se espera que el stock sea bajo. Las alertas predictivas, aunque todavía están en la etapa evolutiva, son potencialmente una herramienta útil en muchas industrias como la banca y las finanzas, la defensa, la seguridad informática, el comercio electrónico, el aprendizaje en línea e incluso las ciencias médicas.
Se puede decir que las alertas predictivas son una rama del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es el campo del aprendizaje automático de conjuntos de datos nuevos y variados y la aplicación del aprendizaje a otras situaciones. El acto de aprender por máquinas puede compararse con el aprendizaje de seres humanos que aprenden y se enriquecen de diferentes experiencias y aplican las lecciones a diferentes situaciones para resolver problemas. Las aplicaciones de software basadas en alertas predictivas procesan conjuntos de datos grandes y variados y aprenden de los conjuntos de datos.
Basado en el aprendizaje, las aplicaciones crean modelos de datos y aplican los modelos a otros problemas. Por ejemplo, en el dominio de las ciencias médicas, los datos del paciente y el clima de los últimos años se pueden procesar y analizar para descubrir información crucial sobre el brote de ciertas enfermedades. Las máquinas pueden analizar y correlacionar los datos para vincular el inicio de ciertas estaciones con ciertas enfermedades, como la temporada de otoño con asma y alergias. Basado en eso, puede alertar a médicos y hospitales con predicciones sobre qué enfermedades pueden atacar cuándo. Hospitales y clínicas pueden planificar en consecuencia.
El principal desafío para las alertas predictivas es la precisión. Si bien puede estar armado con cualquier número de algoritmos sofisticados, necesita procesar los datos y usarlos para predecir eventos con precisión. Esta es la razón por la que todavía se trata como una tecnología en evolución. Los modelos predictivos se actualizan constantemente a medida que ingresan nuevos datos para que los modelos puedan predecir con precisión. Algunas compañías prominentes, especialmente aquellas en el comercio minorista en línea, han estado utilizando alertas para diferentes propósitos, como mostrar recomendaciones precisas de productos para los visitantes en función de su historial de búsqueda de productos y sus preferencias. Dichos motores de recomendación pueden predecir con bastante precisión las elecciones de clientes potenciales.