П:
Зашто компаније могу користити Амазоново машинско учење и сродне алате?
О:Један од најважнијих разлога - вероватно најосновнији разлог - коришћење платформе засноване на облаку Амазон Мацхине Леарнинг (АМЛ) јесте омогућавање запосленима или извођачима компаније да примене програме машинског учења без високог нивоа техничке вештине. АМЛ је систем подршке за "не-технике" који желе да искористе моћ коју машинско учење мора да уведе у иновације у послу.
Амазон нуди платформу Амазон Мацхине Леарнинг као окружење које омогућава усмерену имплементацију машинског учења, уз чаробњаке за имплементацију, као и надзорну таблу и алате за визуелизацију који чине МЛ алгоритам једноставним и јасним.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
С тим у вези компаније користе ове алгоритме и програме машинског учења за различите циљеве и сврхе. Један од њих је стварање „паметних апликација“ које могу постићи софистициране резултате засноване на машинском учењу. Изградња и интегрисање машинског учења у апликације омогућава им да еволуирају изван ограничења свог оригиналног програмирања и развију више функционалности заснованих на оним алгоритмима високих снага који корисници инсталирају уз помоћ платформе Амазон.
Компаније такође могу да користе снагу Амазовог машинског учења за разне врсте развоја заснованих на подацима - на пример, праћење клијената, проналажење проблемских места у интерфејсу, развијање боље доступности производа или побољшање корисничког искуства. Различите врсте корисничких анализа добро послују у смислу стратешког планирања.
Друга главна употреба машинског учења коју подржава АМЛ платформа је развој система који појачавају продају у одређеном тренутку квара. О томе се често говори у контексту вештачке интелигенције, који алгоритми машинског учења подстичу и помажу у развоју.
Одличан пример је напуштање колица. Компаније могу запослити своје раднике да користе Амазон Мацхине Леарнинг за постављање виртуелних помагача за напуштање колица који обављају одређене задатке када купац напусти кошарицу, а не претвори у куповину. На пример, алгоритми машинског учења могу да препознају када треба активирати брзу скрипту која ће послати накнадну поруку која испитује тог корисника о његовим намерама или захтева да заврше куповину на пристојан и пријатељски начин.
Да би постигле све ове различите циљеве, компаније морају да направе интуитивне моделе и аутоматизују машинско учење са одређеним АПИ-јевима и СДК-овима. Све ово добро се користи са Амазон Мацхине Мацхине Леарнинг платформом која у основи делује као водич или водич за оне који немају велико искуство са основним матицама и вијцима самих алгоритама. На потпуно исти начин на који су Дреамвеавер и остали алати за ране едиторе корисницима нудили лакши начин коришћења ХТМЛ-а за веб дизајн, Амазон Мацхине Леарнинг нуди корисницима лакши начин за свладавање једног од највећих и најважнијих елемената вештачке интелигенције на тржишту технологије тачно Сада.
