F:
Varför kan företag använda Amazon Machine Learning och relaterade verktyg?
A:En av de mest grundläggande orsakerna - förmodligen den mest grundläggande anledningen - till att använda Amazon Machine Learning (AML) molnbaserad plattform är att låta ett företags anställda eller entreprenörer implementera maskininlärningsprogram utan hög teknisk nivå. AML är ett stödsystem för "icke-tekniker" som vill utnyttja kraften som maskininlärning måste förnya i affärer.
Amazon erbjuder Amazon Machine Learning-plattformen som en miljö som möjliggör guidad implementering av maskininlärning, med implementeringsguider samt instrumentpaneler och visualiseringsverktyg som gör det enkelt och enkelt att använda ML-algoritmer.
| Gratis nedladdning: Machine Learning and Why It Matters |
Med det sagt använder företag dessa maskininlärningsalgoritmer och program mot olika mål och syften. Den ena är skapandet av ”smarta applikationer” som kan uppnå sofistikerade resultat baserat på maskininlärning. Att bygga och integrera maskininlärning i applikationer gör det möjligt för dem att utvecklas förbi begränsningarna i deras ursprungliga programmering och utveckla mer funktionalitet baserat på de högdrivna algoritmer som användare installerar med hjälp av Amazon-plattformen.
Företag kan också använda kraften från Amazon Machine Learning för olika typer av datadriven utveckling - till exempel kundspårning, hitta problemplatser i gränssnittet, utveckla bättre produktuppsökningar eller förbättra en kundupplevelse. Olika sorters användaranalys tjänar ett företag väl i fråga om strategisk planering.
En annan viktig användning av maskininlärning som stöds av AML-plattformen är utvecklingen av system som förstärker försäljningen vid en viss misslyckandepunkt. Detta är något man ofta pratar om i samband med den konstgjorda intelligensen som maskininlärningsalgoritmer främjar och hjälper till att utveckla.
Ett utmärkt exempel är att kundvagnen överges. Företag kan anställa sina arbetare för att använda Amazon Machine Learning för att ställa in virtuella "kundvagnsuppsägningshjälpare" som utför vissa uppgifter när en kund lämnar en kundvagn snarare än att konvertera och göra ett köp. Till exempel kan maskininlärningsalgoritmerna identifiera när man ska aktivera ett snabbt skript som skickar ett uppföljningsmeddelande som ifrågasätter användaren om hans eller hennes avsikter, eller begär att de slutför sitt köp på ett artigt och vänligt sätt.
För att uppnå alla dessa olika mål måste företag bygga intuitiva modeller och automatisera maskininlärning med särskilda API: er och SDK: er. Allt detta fungerar bra med Amazon Machine Learning-plattformen som i princip fungerar som en tutorial eller guide för dem som inte har omfattande erfarenhet av de underliggande muttrarna och bultarna i själva algoritmerna. På ungefär samma sätt som Dreamweaver och andra tidiga redigeringsverktyg erbjöd användarna ett enklare sätt att använda HTML för webbdesign, erbjuder Amazon Machine Learning användarna ett enklare sätt att behärska en av de största och viktigaste elementen i artificiell intelligens på teknikmarknaden rätt nu.
