Sisältö
K:
Miksi yritykset voisivat käyttää Amazon Machine Learning -sovellusta ja siihen liittyviä työkaluja?
V:
Yksi perustavimmista syistä - luultavasti perusteellisin syy - käyttää Amazon Machine Learning (AML) pilvipohjaista alustaa on antaa yrityksen työntekijöille tai urakoitsijoille mahdollisuus toteuttaa koneoppimisohjelmia ilman korkeaa teknistä taitoa. AML on tukijärjestelmä "ei-tekniikoille", jotka haluavat hyödyntää sitä voimaa, joka koneoppimisella on innovoida liiketoiminnassa.
Amazon tarjoaa Amazon Machine Learning -ympäristön ympäristöksi, joka mahdollistaa ohjatun koneoppimisen, sekä ohjatut käyttöönottotoiminnot sekä kojelauta- ja visualisointityökalut, jotka tekevät ML-algoritmien käytöstä helppoa ja selkeää.
Tämän jälkeen yritykset käyttävät näitä koneoppimisalgoritmeja ja -ohjelmia erilaisiin tavoitteisiin ja tarkoituksiin. Yksi niistä on "älykkäiden sovellusten" luominen, joilla voidaan saavuttaa hienostuneita tuloksia, jotka perustuvat koneoppimiseen. Koneoppimisen rakentaminen ja integrointi sovelluksiin antaa heille mahdollisuuden siirtyä yli alkuperäisen ohjelmoinnin rajoituksista ja kehittää enemmän toimintoja perustuen niihin suuritehoisiin algoritmeihin, joita käyttäjät asentavat Amazon-alustan avulla.
Yritykset voivat myös hyödyntää Amazon Machine Learningin voimaa erityyppisissä datavetoisissa kehitystyöissä - esimerkiksi asiakasseurannassa, ongelmakohtien löytämisessä käyttöliittymästä, parempien tuoteuheiden kehittämisessä tai asiakaskokemuksen parantamisessa. Erilaiset käyttäjäanalyysit palvelevat yritystä hyvin strategisen suunnittelun kannalta.
Toinen AML-alustan tukema koneoppimisen suuri käyttö on sellaisten järjestelmien kehittäminen, jotka vahvistavat myyntiä tietyssä vikakohdassa. Tässä on jotain, josta usein puhutaan tekoälyn yhteydessä, jota koneoppimisalgoritmit edistävät ja auttavat kehittämään.
Yksi erinomainen esimerkki on ostoskorista luopuminen. Yritykset voivat palkata työntekijöitään Amazon Machine Learning -sovelluksen avulla perustamaan virtuaalisia ostoskorin hylkäämisavustajia, jotka suorittavat tiettyjä tehtäviä, kun asiakas jättää ostoskorin sen sijaan, että muuntaisi ja ostaisi. Esimerkiksi koneoppimisalgoritmit voivat tunnistaa, milloin aktivoidaan nopea komentosarja, joka seuraa kyselyä käyttäjälle hänen aikomuksistaan tai vaatii, että hän suorittaa oston kohteliaasti ja ystävällisesti.
Kaikkien näiden erilaisten tavoitteiden saavuttamiseksi yritysten on rakennettava intuitiivisia malleja ja automatisoitava koneoppiminen tietyillä sovellusliittymillä ja SDK: lla. Kaikki tämä palvelee hyvin Amazon Machine Learning -alustalla, joka toimii periaatteessa opetusohjelmana tai oppaana niille, joilla ei ole laajaa kokemusta itse algoritmien taustalla olevista muttereista ja pulteista. Aivan samalla tavalla kuin Dreamweaver ja muut varhaisen editoinnin työkalut tarjosivat käyttäjille helpomman tavan käyttää HTML-muotoa web-suunnitteluun, Amazon Machine Learning tarjoaa käyttäjille helpomman tavan hallita yksi suurimmista ja tärkeimmistä keinoälyn elementeistä teknologiamarkkinoilla oikealla nyt.