Indhold
Q:
Hvorfor kan virksomheder bruge Amazon Machine Learning og relaterede værktøjer?
EN:
En af de mest grundlæggende årsager - sandsynligvis den mest grundlæggende årsag - til at bruge Amazon Machine Learning (AML) skybaseret platform er at give en virksomheds medarbejdere eller entreprenører mulighed for at implementere maskinuddannelsesprogrammer uden et højt teknisk niveau. AML er et supportsystem for “ikke-teknikere”, der ønsker at udnytte den magt, som maskinlæring har til at innovere i erhvervslivet.
Amazon tilbyder Amazon Machine Learning-platformen som et miljø, der giver mulighed for guidet implementering af maskinlæring, med implementeringsguider samt instrumentbræt og visualiseringsværktøjer, der gør det nemt og enkelt at bruge ML-algoritmer.
Med det sagt bruger virksomheder disse maskinlæringsalgoritmer og programmer mod forskellige målsætninger og formål. Den ene er oprettelsen af "smarte applikationer", der kan opnå sofistikerede resultater baseret på maskinlæring. At opbygge og integrere maskinlæring i applikationer giver dem mulighed for at udvikle sig forbi begrænsningerne i deres oprindelige programmering og udvikle mere funktionalitet baseret på de højdrevne algoritmer, som brugerne installerer ved hjælp af Amazon-platformen.
Virksomheder kan også bruge kraften i Amazon Machine Learning til forskellige typer datadrevet udvikling - for eksempel, kundesporing, finde problemsteder i interface, udvikle bedre produktudvikling eller forbedre en kundeoplevelse. Forskellige typer brugeranalyse tjener en forretning godt med hensyn til strategisk planlægning.
En anden vigtig anvendelse af maskinlæring, der understøttes af AML-platformen, er udviklingen af systemer, der forstærker salget på et bestemt mislykket punkt. Dette er noget, der ofte bliver talt om i den kunstige intelligens, som maskinlæringsalgoritmer fremmer og hjælper med at udvikle.
Et fremragende eksempel er opgørelse af indkøbskurv. Virksomheder kan ansætte deres arbejdstagere til at bruge Amazon Machine Learning til at indstille virtuelle "hjælpevogne til opgivelse af indkøbsvogn", der udfører visse opgaver, når en kunde forlader en indkøbsvogn snarere end at konvertere og foretage et køb. For eksempel kan maskinlæringsalgoritmerne identificere, hvornår de skal aktivere et hurtigt script, der vil være en opfølgning, der spørger brugeren om hans eller hendes intentioner eller beder om, at de gennemfører deres køb på en høflig og venlig måde.
For at nå alle disse forskellige mål er virksomheder nødt til at opbygge intuitive modeller og automatisere maskinlæring med bestemte API'er og SDK'er. Alt dette er godt tjent med Amazon Machine Learning-platformen, der dybest set fungerer som en tutorial eller guide for dem, der ikke har omfattende erfaring med de underliggende møtrikker og bolte i selve algoritmerne. På omtrent samme måde som Dreamweaver og andre tidlige redigeringsværktøjer tilbød brugere en lettere måde at bruge HTML til webdesign, tilbyder Amazon Machine Learning brugerne en lettere måde at mestre et af de største og vigtigste elementer i kunstig intelligens på teknologimarkedet ret nu.