Ερ:
Γιατί οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την Amazon Machine Learning και συναφή εργαλεία;
ΕΝΑ:Ένας από τους πιο θεμελιώδεις λόγους - ίσως ο πιο θεμελιώδης λόγος - για να χρησιμοποιήσετε την πλατφόρμα που βασίζεται σε cloud Amazon Machine Learning (AML) είναι να επιτρέψει σε εργαζόμενους μιας επιχείρησης ή ανάδοχους να εφαρμόσουν προγράμματα μηχανικής μάθησης χωρίς υψηλό επίπεδο τεχνικών δεξιοτήτων. Το AML είναι ένα σύστημα υποστήριξης για "μη τεχνολόγους" που θέλουν να αξιοποιήσουν τη δύναμη που πρέπει να καινοτομεί η μηχανολογική μάθηση στην επιχείρηση.
Η Amazon προσφέρει την πλατφόρμα Amazon Machine Learning ως περιβάλλον που επιτρέπει την εφαρμογή καθοδηγούμενης εκμάθησης μηχανών, με οδηγούς υλοποίησης καθώς και με ταμπλό οργάνων και εργαλεία οπτικοποίησης που κάνουν εύκολη και απλή τη χρήση αλγορίθμων ML.
| Δωρεάν Λήψη: Μηχανική Μάθηση και γιατί έχει σημασία |
Με αυτό είπε, οι εταιρείες χρησιμοποιούν αυτούς τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και τα προγράμματα προς μια ποικιλία στόχων και σκοπών. Το ένα είναι η δημιουργία "έξυπνων εφαρμογών" που μπορούν να επιτύχουν εξελιγμένα αποτελέσματα βασισμένα στη μηχανική μάθηση. Η οικοδόμηση και η ολοκλήρωση της μηχανικής μάθησης σε εφαρμογές τους επιτρέπει να εξελίσσονται πέρα από τους περιορισμούς του αρχικού προγραμματισμού τους και να αναπτύσσουν περισσότερες λειτουργίες βασισμένες σε αυτούς τους ισχυρούς αλγόριθμους που οι χρήστες εγκαθιστούν με τη βοήθεια της πλατφόρμας του Αμαζονίου.
Οι εταιρείες μπορούν επίσης να αξιοποιήσουν τη δύναμη της εκμάθησης μηχανών Amazon για διάφορους τύπους ανάπτυξης δεδομένων - για παράδειγμα, παρακολούθηση πελατών, εύρεση προβληματικών σημείων στο περιβάλλον εργασίας, ανάπτυξη καλύτερης προσέγγισης προϊόντων ή βελτίωση της εμπειρίας των πελατών. Τα διαφορετικά είδη αναλύσεων χρηστών εξυπηρετούν μια επιχείρηση καλά από την άποψη του στρατηγικού σχεδιασμού.
Μια άλλη σημαντική χρήση της μηχανικής μάθησης που υποστηρίζεται από την πλατφόρμα AML είναι η ανάπτυξη συστημάτων που ενισχύουν τις πωλήσεις σε ένα συγκεκριμένο σημείο αποτυχίας. Αυτό είναι κάτι που μιλάμε συχνά στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης που καλλιεργούν οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και βοηθούν στην ανάπτυξή τους.
Ένα εξαιρετικό παράδειγμα είναι η εγκατάλειψη του καλαθιού αγορών. Οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν τους εργαζόμενους τους για να χρησιμοποιήσουν την Amazon Machine Learning για να δημιουργήσουν εικονικούς "βοηθούς εγκατάλειψης του καλαθιού αγορών" που κάνουν ορισμένα καθήκοντα όταν ένας πελάτης αφήνει ένα καλάθι αγορών αντί να μετατρέψει και να κάνει μια αγορά. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι εκμάθησης μηχανών μπορούν να προσδιορίσουν πότε πρέπει να ενεργοποιηθεί ένα γρήγορο σενάριο που θα στείλει ένα μήνυμα παρακολούθησης με το οποίο ερωτά το χρήστη σχετικά με τις προθέσεις του ή ζητώντας να ολοκληρώσει την αγορά του με ευγενικό και φιλικό τρόπο.
Για να επιτύχουν όλους αυτούς τους διαφορετικούς στόχους, οι εταιρείες πρέπει να δημιουργήσουν διαισθητικά μοντέλα και να αυτοματοποιήσουν τη μηχανική μάθηση με συγκεκριμένα API και SDK. Όλα αυτά εξυπηρετούνται καλά με την πλατφόρμα Amazon Machine Learning που βασικά λειτουργεί ως οδηγός ή οδηγός για όσους δεν έχουν εκτεταμένη εμπειρία με τους υποκείμενους καρπούς και τα μπουλόνια των ίδιων των αλγορίθμων. Με τον ίδιο ακριβώς τρόπο που το Dreamweaver και άλλα εργαλεία επεξεργασίας νωρίτερα προσέφεραν στους χρήστες έναν ευκολότερο τρόπο να χρησιμοποιήσουν το HTML για το σχεδιασμό ιστοσελίδων, η Amazon Machine Learning προσφέρει στους χρήστες έναν ευκολότερο τρόπο να κυριαρχήσουν ένα από τα μεγαλύτερα και πιο σημαντικά στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης στην δεξιά τεχνολογική αγορά τώρα.
