Az adatbányászatot és a gépi tanulást kombináló meglepetés-modellezés nem kívánt események előrejelzésével sokat segíthet azok kezelésében.Egyik technológia sem új, együttes alkalmazásukra azonban eddig még nem volt példa. A módszerrel a majdani károk, negatív következmények minimalizálhatók. „Csak” vissza kell tekintünk a múltbeli váratlan eseményekre, és azok alapján elkészíteni a jövőre vonatkozó modellt.
Ezt az új kutatási területet leginkább a Microsoft 2003-ban indult közlekedés-előrejelző programja, a SmartPhlow szemlélteti, mely váratlan torlódásokra, a dugók hirtelen megszűnésére stb. figyelmezteti a vezetőket. A projekt vezetője, Eric Horvitz elmondta, hogy munkájukat hosszas adatgyűjtéssel kezdték: a közlekedésről és az azt befolyásoló eseményekről – időjárásról, nyaralásról-telelésről, fontos személyek látogatásáról, sportrendezvényekről stb. – is igyekeztek a lehető legtöbb információt összeszedni, majd feldolgozni. Azután Bayes-féle valószínűségen alapuló gépitanulás-algoritmusokkal kutattak a meglepetést előidéző minták után.
A forgalom váratlan eseményeinek legalább a felét képesek így prognosztizálni. Tervezik a program kereskedelmi forgalomba hozását.
Bár a SmartPhlow közlekedés-specifikus, a kutató szerint megközelítésük általános, és így számos más terülten szintén alkalmazható.
Forrás: Agent Portal
Archívum: Bayes tiszteletes és a csúcstechnológia
Szórakoztató ajánló:
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése