问：
预测警报如何工作？
A：预测警报是一种基于历史数据预测事件并相应地提供警报的技术。 例如，该技术可以根据过去的销售和其他数据来预测某些产品的销售，并且可以在预期库存不足时向适当的人发送警报。 预测警报虽然仍处于发展阶段，但它可能是许多行业的有用工具，例如银行和金融，国防，IT安全，电子商务，在线学习甚至医学。
预测性警报可以说是机器学习的一个分支。 机器学习是从新的各种数据集中学习机器并将学习应用于其他情况的领域。 机器学习的行为可以比喻为人类的学习，他们从不同的经验中学到了很多东西，并在不同情况下应用课程来解决问题。 基于预测警报的软件应用程序可处理各种大型数据集并从数据集中学习。
基于学习，应用程序将创建数据模型并将这些模型应用于其他问题。 例如，在医学领域，可以处理和分析过去几年的患者和天气数据，以发现有关某些疾病暴发的关键信息。 这些机器可以对数据进行分析和关联，以将某些季节的发作与某些疾病相关联，例如秋季的哮喘和过敏症。 基于此，它可以向医生和医院发送警报，并预测何时可能感染哪些疾病。 医院和诊所可以据此计划。
预测警报的主要挑战是准确性。 尽管可以使用许多复杂的算法来武装它，但它需要处理数据并使用数据来准确地预测事件。 这就是为什么它仍被视为一项不断发展的技术的原因。 随着新数据的传入，预测模型会不断更新，以便模型能够准确预测。 一些知名公司，尤其是在线零售公司，已经将警报用于不同目的，例如根据访问者的产品搜索历史和喜好为访问者显示准确的产品推荐。 这样的推荐引擎能够相当准确地预测潜在客户的选择。
