Q:
Bagaimanakah kerja memperingati ramalan?
A:Peringatan ramalan adalah teknologi yang meramalkan peristiwa berdasarkan data sejarah dan memberikan peringatan. Sebagai contoh, teknologi boleh meramalkan jualan produk tertentu berdasarkan jualan dan data lain dari masa lalu, dan ia boleh menghantar peringatan kepada orang yang sesuai apabila stok dijangka rendah. Peringatan prediktif, meskipun masih dalam tahap evolusi, merupakan alat yang berguna di banyak industri seperti perbankan dan keuangan, pertahanan, keamanan IT, e-commerce, pembelajaran dalam talian dan bahkan ilmu medis.
Peringatan ramalan boleh dikatakan sebagai cabang pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah bidang mesin pembelajaran dari dataset yang baru dan bermacam-macam dan menerapkan pembelajaran kepada situasi lain. Perbuatan pembelajaran oleh mesin dapat disamakan dengan pembelajaran oleh manusia yang belajar dan diperkaya dari pengalaman yang berbeza dan menerapkan pelajaran kepada situasi yang berbeda untuk menyelesaikan masalah. Aplikasi perisian berdasarkan peringatan ramalan memproses dataset yang besar dan beragam dan belajar dari dataset.
Berdasarkan pembelajaran, aplikasi membuat model data dan menggunakan model untuk masalah lain. Sebagai contoh, dalam bidang sains perubatan, data pesakit dan cuaca untuk beberapa tahun yang lalu boleh diproses dan dianalisa untuk mengetahui maklumat penting mengenai wabak penyakit tertentu. Mesin boleh menganalisis dan mengaitkan data untuk menghubungkan permulaan musim-musim tertentu dengan penyakit tertentu, seperti musim gugur dengan asma dan alergi. Berdasarkan itu, ia boleh menghantar makluman kepada doktor dan hospital dengan ramalan penyakit mana yang mungkin akan berlaku ketika. Hospital dan klinik boleh merancang dengan sewajarnya.
Cabaran utama untuk peringatan ramalan adalah ketepatan. Walaupun ia boleh bersenjata dengan beberapa algoritma yang canggih, ia perlu memproses data dan menggunakan data untuk memprediksi peristiwa dengan tepat. Inilah sebabnya ia masih dirawat sebagai teknologi yang berkembang. Model ramalan sentiasa dikemas kini apabila data baru datang supaya model dapat meramalkan dengan tepat. Beberapa syarikat terkemuka, terutama yang dalam peruncitan dalam talian, telah menggunakan amaran untuk tujuan yang berbeza, seperti memaparkan cadangan produk yang tepat untuk pelawat berdasarkan sejarah dan keinginan carian produk mereka. Enjin cadangan sedemikian dapat dengan tepat memprediksi pilihan pelanggan berpotensi.
