P:
Dlaczego firmy mogą korzystać z Amazon Machine Learning i powiązanych narzędzi?
ZA:Jednym z najbardziej fundamentalnych powodów - prawdopodobnie najbardziej fundamentalnym - korzystania z platformy chmurowej Amazon Machine Learning (AML) jest umożliwienie pracownikom firmy lub kontrahentom wdrożenia programów uczenia maszynowego bez wysokiego poziomu umiejętności technicznych. AML to system wsparcia dla „nie-techników”, którzy chcą wykorzystać moc, jaką uczenie maszynowe ma do wprowadzania innowacji w biznesie.
Amazon oferuje platformę Amazon Machine Learning jako środowisko, które pozwala na implementację uczenia maszynowego z przewodnikiem, z kreatorami implementacji, a także pulpitem nawigacyjnym i narzędziami do wizualizacji, które sprawiają, że korzystanie z algorytmów ML jest łatwe i proste.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
To powiedziawszy, firmy wykorzystują te algorytmy i programy uczenia maszynowego do różnych celów i celów. Jednym z nich jest stworzenie „inteligentnych aplikacji”, które mogą osiągać wyrafinowane wyniki w oparciu o uczenie maszynowe. Budowanie i integracja uczenia maszynowego w aplikacjach pozwala im ewoluować poza ograniczenia ich oryginalnego programowania i rozwijać więcej funkcjonalności w oparciu o te zaawansowane algorytmy, które użytkownicy instalują za pomocą platformy Amazon.
Firmy mogą również wykorzystać moc Amazon Machine Learning do różnych rodzajów rozwoju opartego na danych - na przykład do śledzenia klientów, znajdowania problemów w interfejsie, opracowywania lepszego zasięgu produktów lub poprawy jakości obsługi klienta. Różne rodzaje analiz użytkowników dobrze służą przedsiębiorstwom w zakresie planowania strategicznego.
Innym ważnym zastosowaniem uczenia maszynowego wspieranego przez platformę AML jest opracowywanie systemów wzmacniających sprzedaż w określonym punkcie awarii. O tym często mówi się w kontekście sztucznej inteligencji, którą algorytmy uczenia maszynowego wspierają i pomagają w rozwoju.
Doskonałym przykładem jest porzucenie koszyka. Firmy mogą zatrudniać swoich pracowników do korzystania z Amazon Machine Learning do konfigurowania wirtualnych „pomocników porzucania koszyków”, które wykonują określone zadania, gdy klient opuszcza koszyk, a nie konwertuje i dokonuje zakupu. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego mogą określić, kiedy należy aktywować szybki skrypt, który wyśle komunikat uzupełniający z pytaniem o jego zamiary lub prośbę o sfinalizowanie zakupu w uprzejmy i przyjazny sposób.
Aby osiągnąć wszystkie te różne cele, firmy muszą budować intuicyjne modele i automatyzować uczenie maszynowe za pomocą określonych interfejsów API i zestawów SDK. Wszystko to jest dobrze obsługiwane z platformą Amazon Machine Learning, która w zasadzie działa jako samouczek lub przewodnik dla tych, którzy nie mają dużego doświadczenia z podstawowymi nakrętkami i śrubami samych algorytmów. Amazon Machine Learning oferuje użytkownikom łatwiejszy sposób opanowania jednego z największych i najważniejszych elementów sztucznej inteligencji na rynku technologii, podobnie jak Dreamweaver i inne narzędzia wczesnego edytora. teraz.
