מדוע חברות עשויות להשתמש בלימוד מכונות אמזון ובכלים קשורים?

ש:

מדוע חברות עשויות להשתמש במכונת אמזון של אמזון ובכלים קשורים?

אחת הסיבות הבסיסיות ביותר - ככל הנראה הסיבה הבסיסית ביותר - להשתמש בפלטפורמה מבוססת ענן של אמזון מכונה (AML) היא לאפשר לעובדי החברה או לקבלני החברה ליישם תוכניות למידת מכונות ללא מיומנות טכנית גבוהה. AML היא מערכת תמיכה עבור "לא טכנאים" שרוצים לנצל את הכוח שלמידה למכונה צריכה לחדש בעסקים.

אמזון מציעה את פלטפורמת למידת המכונות של אמזון כסביבה המאפשרת יישום מודרך של למידת מכונה, עם מכשפי האשמה כמו גם כלי לוח מחוונים והדמיה אשר הופכים את השימוש באלגוריתמים של ML לקל וברור.

עם זאת, חברות משתמשות באלגוריתמים ותוכניות למידת מכונות אלה למגוון מטרות ויעדים. האחת היא יצירת "יישומים חכמים" שיכולים להשיג תוצאות מתוחכמות על בסיס למידת מכונה. בנייה ושילוב של למידת מכונה ביישומים מאפשרת להם להתפתח מעבר למגבלות התכנות המקוריות שלהם, ולפתח פונקציונליות רבה יותר על סמך אותם אלגוריתמים המונעים על ידי משתמשים גבוהה המתקינים על ידי פלטפורמת אמזון.

חברות יכולות גם לנצל את העוצמה של Amazon Machine Learning לצורך פיתוח סוגים שונים של פיתוח מונע נתונים - למשל, מעקב אחר לקוחות, מציאת נקודות בעיה בממשק, פיתוח היקף מוצרים טוב יותר או שיפור חווית לקוח. ניתוחים שונים של משתמשים משרתים עסק טוב מבחינת התכנון האסטרטגי.

שימוש עיקרי נוסף בלימוד מכונות הנתמך על ידי פלטפורמת AML הוא פיתוח מערכות המחזקות את המכירות בנקודת כישלון מסוימת. זה דבר שמדברים עליו לעתים קרובות בהקשר של הבינה המלאכותית אשר אלגוריתמים ללימוד מכונות מטפחים ומסייעים להתפתחות.

דוגמא אחת מצוינת היא נטישת עגלת הקניות. חברות עשויות להעסיק את עובדיהן כדי להשתמש במכונה למידה של אמזון כדי להגדיר "עוזרי נטישת עגלת קניות" וירטואליים שעושים משימות מסוימות כאשר לקוח עוזב את עגלת הקניות במקום להמיר ולבצע רכישה. לדוגמה, אלגוריתמי למידת המכונה יכולים לזהות מתי להפעיל סקריפט מהיר שישלח הודעת המשך שתשאול אותו משתמש על כוונותיו, או לבקש כי ישלים את רכישתו, בצורה מנומסת וידידותית.

כדי להשיג את כל היעדים השונים הללו, חברות צריכות לבנות מודלים אינטואיטיביים ולמכן למידת מכונה באמצעות ממשקי API ו SDK מסוימים. כל זה מוגש היטב באמצעות פלטפורמת הלמידה של Machine Machine המשמשת למעשה כמדריך או מדריך למי שאין לו ניסיון רב עם האומים והברגים הבסיסיים של האלגוריתמים עצמם. באותה צורה שבה Dreamweaver וכלי עורך מוקדמים אחרים הציעו למשתמשים דרך קלה יותר להשתמש ב- HTML לעיצוב אתרים, Amazon Machine Learning מציע למשתמשים דרך קלה יותר לשלוט באחד המרכיבים הגדולים והחשובים ביותר של בינה מלאכותית בשוק הטכנולוגי. עכשיו.