Tahminsel Ölüm ve Anomali Tespit Modelleri

Tahminsel ölüm modelleri, görünür bir toplu ölüm başlamadan önce yüksek kısa vadeli ölüm riski taşıyan partileri veya sistemleri işaretlemek için geçmiş su kalitesi, besleme ve ölüm verilerini kullanır. Bu genellikle, koşulların hangi kombinasyonlarının (belirli bir çözünmüş oksijen yörüngesi, besleme oranında düşüş, sıcaklık dalgalanması) o çiftliğin kendi geçmiş verilerinde ölüm artışlarından önce geldiğini öğrenerek yapılır; koşulların nasıl eğilim gösterdiğini veya etkileşimde bulunduğunu göz ardı eden tek bir sabit eşiğe dayanmak yerine. Anomali tespiti, ilgili ancak farklı bir tekniktir: belirli bilinen bir risk modelini tahmin etmek yerine, mevcut okumaların bir sistemin kendi belirlenmiş normal aralığından alışılmadık bir şekilde saptığını işaret eder. Bu, kural tabanlı bir eşik sisteminin asla açıkça bakmak üzere yapılandırılmadığı sorunları yakalar; örneğin, ölüm oranının kendisi yükselmeden günler önce bir hastalık salgınından önce gelen alışılmadık bir besleme kamerası tepki modeli gibi. Model kalitesi tamamen, öğrenmek için yeterli temiz, iyi etiketlenmiş geçmiş ölüm ve kök neden verisine sahip olmaya bağlıdır; bu nedenle, bir çiftliğin veri hattının erken aşamalarında tutarlı ölüm olayı kaydı ve etiketleme disiplini, daha sonra oluşturulan tahminsel özelliklerin gerçekten işe yarayıp yaramadığını veya personelin göz ardı etmeyi öğrendiği güvenilmez, düşük güvenilirlikli uyarılar üretip üretmediğini doğrudan belirler. Sorumlu bir şekilde uygulandığında, bu modeller deneyimli personel için bir erken uyarı karar yardımcısı olarak çerçevelenir, otonom bir teşhis olarak değil, çünkü modelin güven seviyesi uyarısıyla birlikte dürüstçe iletilmezse hem yanlış pozitifler hem de yanlış negatifler gerçek operasyonel maliyet taşır.