![Why You Should NOT Learn Machine Learning!](https://i.ytimg.com/vi/reY50t2hbuM/hqdefault.jpg)
Sadržaj
P:
Zašto kompanije mogu koristiti Amazonovo strojno učenje i srodne alate?
A:
Jedan od najvažnijih razloga - vjerojatno najtemeljniji razlog - korištenje platforme utemeljene na oblaku Amazon Machine Learning (AML) jest omogućiti zaposlenicima ili izvođačima tvrtke da implementiraju programe strojnog učenja bez visoke tehničke vještine. AML je sustav podrške za "ne-tehnološke" koji žele iskoristiti moć koju strojno učenje mora uvesti u posao.
Amazon nudi platformu Amazon Machine Learning kao okruženje koje omogućuje vođenje implementacije strojnog učenja, uz čarobnjake za implementaciju, kao i nadzornu ploču i alate za vizualizaciju koji čine korištenje algoritama ML lakšim i jednostavnim.
S tim u vezi tvrtke koriste ove algoritme i programe strojnog učenja za različite ciljeve i svrhe. Jedan od njih je stvaranje "pametnih aplikacija" koje mogu postići sofisticirane rezultate temeljene na strojnom učenju. Izgradnja i integriranje strojnog učenja u aplikacije omogućuje im da evoluiraju izvan ograničenja svog originalnog programiranja i razviju više funkcionalnosti na temelju onih moćnih algoritama koje korisnici instaliraju uz pomoć platforme Amazon.
Tvrtke također mogu koristiti snagu Amazovog strojnog učenja za razne vrste razvoja vođenih podacima - na primjer, praćenje kupaca, pronalaženje problematičnih mjesta u sučelju, razvoj boljeg dosega proizvoda ili poboljšanje korisničkog iskustva. Različite vrste korisničkih analiza dobro posluju u smislu strateškog planiranja.
Druga velika primjena strojnog učenja koju podržava AML platforma je razvoj sustava koji pojačavaju prodaju u određenom trenutku neuspjeha. O tome se često govori u vezi sa umjetnom inteligencijom koji algoritmi strojnog učenja potiču i pomažu u razvoju.
Jedan izvrstan primjer je napuštanje košarice. Tvrtke mogu zaposliti svoje radnike da koriste Amazon Machine Learning za postavljanje virtualnih pomagača "napuštanja košarice" koji obavljaju određene zadatke kad kupac napusti košaricu, a ne pretvori u kupnju. Na primjer, algoritmi strojnog učenja mogu prepoznati kada aktivirati brzu skriptu koja će naknadno ispitivati korisnika o njegovim namjerama ili tražiti da završe kupnju na pristojan i prijateljski način.
Da bi postigle sve ove različite ciljeve, tvrtke moraju izgraditi intuitivne modele i automatizirati strojno učenje s određenim API-jevima i SDK-ovima. Sve je to dobro s platformom Amazon Machine Learning koja u osnovi djeluje kao udžbenik ili vodič za one koji nemaju veliko iskustvo s podložnim maticama i vijcima samih algoritama. Otprilike na isti način na koji su Dreamweaver i ostali alati za ranije uređivanje korisnicima nudili lakši način korištenja HTML-a za web dizajn, Amazon Machine Learning nudi korisnicima lakši način svladavanja jednog od najvećih i najvažnijih elemenata umjetne inteligencije na tržištu tehnologije sada.