كاشف تنبؤي
المكتشف التنبؤي هو نظام تحليلي، يعمل عادةً بواسطة خوارزميات التعلم الآلي، مصمم لتحليل البيانات الحالية والتاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، أو تحديد المخاطر المحتملة، أو الإشارة إلى الحالات الشاذة بدرجة عالية من الدقة. على عكس الأنظمة التفاعلية التي تستجيب بعد وقوع حدث، يهدف المكتشف التنبؤي إلى استباق النتائج.
في بيئة اليوم الرقمية سريعة الوتيرة، يعد انتظار ظهور المشاكل مكلفًا. يحوّل الكشف التنبؤي العمليات من وضع تفاعلي إلى وضع استباقي. بالنسبة للشركات، يعني هذا منع انقطاع الخدمات، وتخفيف الاحتيال المالي، وتحسين المخزون قبل حدوث النقص، وتحسين الاحتفاظ بالعملاء من خلال توقع التوقف عن التعامل.
تعتمد الوظيفة الأساسية على تدريب النماذج. يتم تزويد المكتشف بمجموعات بيانات ضخمة تحتوي على أنماط تاريخية (على سبيل المثال، سجلات المعاملات، وقراءات المستشعرات، وسلوك المستخدم). يحدد نموذج التعلم الآلي الارتباطات المعقدة والاتجاهات الكامنة التي قد يغفل عنها البشر. عندما تتدفق بيانات جديدة وغير مرئية، يطبق النموذج هذه الأنماط المتعلمة لتوليد درجة احتمالية أو تنبيه محدد بخصوص حالة مستقبلية محتملة.
يرتبط هذا المفهوم ارتباطًا وثيقًا بتحليل السلاسل الزمنية، واكتشاف الحالات الشاذة، ونماذج تسجيل المخاطر. في حين أن اكتشاف الحالات الشاذة يشير إلى الانحرافات عن القاعدة، فإن المكتشف التنبؤي يحاول التنبؤ بمتى من المرجح أن يحدث انحراف أو حدث.
