Q:
Pourquoi les entreprises pourraient-elles utiliser Amazon Machine Learning et les outils associés?
UNE:L'une des raisons les plus fondamentales - probablement la raison la plus fondamentale - d'utiliser la plateforme cloud d'Amazon Machine Learning (AML) est de permettre aux employés ou aux sous-traitants d'une entreprise de mettre en œuvre des programmes d'apprentissage automatique sans un niveau élevé de compétences techniques. AML est un système de support pour les «non-techniciens» qui souhaitent utiliser la puissance du machine learning pour innover en entreprise.
Amazon propose la plateforme Amazon Machine Learning comme un environnement qui permet une implémentation guidée de l'apprentissage automatique, avec des assistants d'implémentation ainsi que des outils de tableau de bord et de visualisation qui rendent l'utilisation des algorithmes ML facile et directe.
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Cela dit, les entreprises utilisent ces algorithmes et programmes d'apprentissage automatique vers une variété d'objectifs et de buts. L'une est la création d '«applications intelligentes» qui peuvent obtenir des résultats sophistiqués basés sur l'apprentissage automatique. Construire et intégrer l'apprentissage automatique dans les applications leur permet d'évoluer au-delà des restrictions de leur programmation d'origine et de développer plus de fonctionnalités en fonction des algorithmes puissants que les utilisateurs installent avec l'aide de la plateforme Amazon.
Les entreprises peuvent également utiliser la puissance d'Amazon Machine Learning pour divers types de développement axé sur les données - par exemple, le suivi des clients, la recherche de points problématiques dans l'interface, le développement d'une meilleure diffusion des produits ou l'amélioration de l'expérience client. Différents types d'analyses d'utilisateurs servent bien une entreprise en termes de planification stratégique.
Une autre utilisation importante de l'apprentissage automatique pris en charge par la plate-forme AML est le développement de systèmes qui renforcent les ventes à un point de défaillance particulier. C'est quelque chose dont on parle souvent dans le contexte de l'intelligence artificielle que les algorithmes d'apprentissage automatique favorisent et aident à développer.
Un excellent exemple est l'abandon du panier d'achat. Les entreprises peuvent employer leurs employés pour utiliser Amazon Machine Learning pour configurer des «assistants d'abandon de panier» virtuels qui effectuent certaines tâches lorsqu'un client quitte un panier plutôt que de convertir et d'effectuer un achat. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier le moment d'activer un script rapide qui enverra un message de suivi interrogeant cet utilisateur sur ses intentions, ou lui demandant de finaliser son achat, de manière polie et amicale.
Pour atteindre tous ces différents objectifs, les entreprises doivent créer des modèles intuitifs et automatiser l'apprentissage automatique avec des API et des SDK particuliers. Tout cela est bien servi avec la plate-forme Amazon Machine Learning qui agit essentiellement comme un didacticiel ou un guide pour ceux qui n'ont pas une grande expérience des écrous et boulons sous-jacents des algorithmes eux-mêmes. De la même manière que Dreamweaver et d'autres outils de l'éditeur précoce offraient aux utilisateurs un moyen plus simple d'utiliser HTML pour la conception Web, Amazon Machine Learning offre aux utilisateurs un moyen plus simple de maîtriser l'un des éléments les plus importants et les plus importants de l'intelligence artificielle sur le marché de la technologie. maintenant.
