Q:
Hvorfor kan selskaper bruke Amazon Machine Learning og relaterte verktøy?
EN:En av de mest grunnleggende årsakene - sannsynligvis den mest grunnleggende grunnen - til å bruke Amazon Machine Learning (AML) skybasert plattform er å la et virksomhets ansatte eller entreprenører implementere maskinlæringsprogrammer uten høyt teknisk nivå. AML er et støttesystem for “ikke-teknikere” som ønsker å utnytte kraften som maskinlæring har til å innovere i virksomheten.
Amazon tilbyr Amazon Machine Learning-plattformen som et miljø som gir mulighet for guidet implementering av maskinlæring, med implementeringsveivisere, dashbord og visualiseringsverktøy som gjør bruk av ML-algoritmer enkelt og greit.
| Gratis nedlasting: Machine Learning og Why It Matters |
Når det er sagt, bruker selskaper disse maskinlæringsalgoritmer og programmer mot en rekke mål og formål. Den ene er etableringen av "smarte applikasjoner" som kan oppnå sofistikerte resultater basert på maskinlæring. Å bygge og integrere maskinlæring i applikasjoner gjør at de kan utvikle seg forbi begrensningene i den opprinnelige programmeringen, og utvikle mer funksjonalitet basert på de høydrevne algoritmene som brukerne installerer ved hjelp av Amazon-plattformen.
Bedrifter kan også bruke kraften fra Amazon Machine Learning for ulike typer datadrevet utvikling - for eksempel kundesporing, finne problemplasser i grensesnittet, utvikle bedre produktoppsøking eller forbedre en kundeopplevelse. Ulike typer brukeranalyse tjener en virksomhet godt når det gjelder strategisk planlegging.
En annen viktig bruk av maskinlæring støttet av AML-plattformen er utvikling av systemer som forsterker salget på et bestemt feil punkt. Dette er noe det ofte blir snakket om i forbindelse med kunstig intelligens som maskinlæringsalgoritmer fremmer og er med på å utvikle.
Et utmerket eksempel er oppgivelse av handlekurv. Bedrifter kan ansette sine arbeidere til å bruke Amazon Machine Learning for å sette opp virtuelle "handlekurvoppgivelseshjelpere" som gjør visse oppgaver når en kunde forlater en handlekurv i stedet for å konvertere og foreta et kjøp. For eksempel kan maskinlæringsalgoritmene identifisere når de skal aktivere et raskt skript som vil sende en oppfølgingsmelding som spør brukeren om hans eller hennes intensjoner, eller be om å fullføre kjøpet på en høflig og vennlig måte.
For å oppnå alle disse forskjellige målene, må selskaper bygge intuitive modeller og automatisere maskinlæring med bestemte API-er og SDK-er. Alt dette er godt tjent med Amazon Machine Learning-plattformen som i utgangspunktet fungerer som en tutorial eller guide for de som ikke har lang erfaring med de underliggende muttere og bolter i algoritmene selv. På omtrent samme måte som Dreamweaver og andre redigeringsverktøy tilbød brukere en enklere måte å bruke HTML for webdesign, tilbyr Amazon Machine Learning brukere en enklere måte å mestre et av de største og viktigste elementene i kunstig intelligens på teknologimarkedet rett nå.
