Зміст
Q:
Чому компанії можуть використовувати машинне навчання Amazon та пов'язані з ними інструменти?
A:
Однією з найбільш фундаментальних причин - мабуть, найбільш фундаментальною причиною - використання хмарної платформи Amazon Machine Learning (AML) є дозволити працівникам або підрядникам компанії реалізовувати програми машинного навчання без високого рівня технічної майстерності. AML - це система підтримки для "нетехнологів", які хочуть використати потужність, яку машинне навчання має впроваджувати у бізнесі.
Amazon пропонує платформу для машинного навчання Amazon як середовище, що дозволяє керуватися реалізацією машинного навчання, з майстрами впровадження, а також інструментальною панеллю та інструментами візуалізації, які роблять використання алгоритмів ML просто та просто.
Зважаючи на це, компанії використовують ці алгоритми та програми машинного навчання для досягнення різних цілей. Перший - це створення "розумних додатків", які можуть досягти складних результатів на основі машинного навчання. Побудова та інтеграція машинного навчання в додатки дозволяє їм розвиватися поза обмеженнями їх оригінального програмування та розвивати більше функціональних можливостей на основі тих потужних алгоритмів, які користувачі встановлюють за допомогою платформи Amazon.
Компанії також можуть використовувати потужність машинного навчання Amazon для різних типів розвитку, керованих даними - наприклад, відстеження клієнтів, пошуку проблемних місць в інтерфейсі, розробки кращої роботи з продуктами або покращення досвіду роботи з клієнтами. Різні види аналітики користувачів добре допомагають бізнесу з точки зору стратегічного планування.
Ще одне головне використання машинного навчання, що підтримується платформою AML, - це розробка систем, що підсилюють продажі в певний момент відмови. Це те, про що часто говорять у підходах до штучного інтелекту, які алгоритми машинного навчання сприяють та допомагають розвиватися.
Один прекрасний приклад - залишення кошика. Компанії можуть найняти своїх працівників для використання машинного навчання Amazon для встановлення віртуальних помічників щодо відмови від кошика, які виконують певні завдання, коли клієнт залишає кошик, а не конвертує та здійснює покупку. Наприклад, алгоритми машинного навчання можуть впізнати, коли активувати швидкий сценарій, який подаватиме запитання цього користувача про його наміри або просить їх завершити покупку, ввічливо і доброзичливо.
Для досягнення всіх цих цілей компаніям доводиться будувати інтуїтивні моделі та автоматизувати машинне навчання за допомогою конкретних API та SDK. Все це добре поєднується з платформою Amazon Machine Learning, яка в основному виступає підручником або посібником для тих, хто не має великого досвіду роботи з основними гайками та болтами самих алгоритмів. Так само, як Dreamweaver та інші інструменти раннього редактора пропонували користувачам простіший спосіб використання HTML для веб-дизайну, Amazon Machine Learning пропонує користувачам простіший спосіб освоїти один із найбільших та найважливіших елементів штучного інтелекту на ринку технологій. зараз.