لماذا قد تستخدم الشركات Amazon Machine Learning والأدوات ذات الصلة؟

مؤلف: Roger Morrison
تاريخ الخلق: 25 شهر تسعة 2021
تاريخ التحديث: 21 يونيو 2024
Anonim
How to Create Amazon Rebate Campaign For Product Launches - RebateKey Tutorial
فيديو: How to Create Amazon Rebate Campaign For Product Launches - RebateKey Tutorial

المحتوى

Q:

لماذا قد تستخدم الشركات Amazon Machine Learning والأدوات ذات الصلة؟


أ:

أحد الأسباب الأساسية - ربما السبب الأكثر أساسية - لاستخدام منصة السحابة المستندة إلى Amazon Machine Learning (AML) هو السماح لموظفي الشركة أو مقاوليها بتنفيذ برامج تعلم الآلة دون مستوى عالٍ من المهارة التقنية. AML هو نظام دعم لـ "غير التقنيين" الذين يرغبون في الاستفادة من القوة التي يمتلكها التعلم الآلي في الابتكار في مجال الأعمال.

توفر أمازون منصة Amazon Machine Learning كبيئة تتيح تنفيذ تعلم الآلة الموجهة ، مع معالجات التنفيذ بالإضافة إلى أدوات لوحة القيادة والتصور التي تجعل استخدام خوارزميات ML سهلة ومباشرة.


ومع ذلك ، تستخدم الشركات خوارزميات وبرامج التعلم الآلي هذه لتحقيق مجموعة متنوعة من الأهداف والغايات. إحداها هي إنشاء "تطبيقات ذكية" يمكنها تحقيق نتائج متطورة تستند إلى التعلم الآلي. يتيح بناء ودمج تعلم الآلة في التطبيقات إمكانية تجاوز قيود برامجهم الأصلية ، وتطوير المزيد من الوظائف استنادًا إلى الخوارزميات عالية الطاقة التي يقوم المستخدمون بتثبيتها بمساعدة نظام Amazon.

يمكن للشركات أيضًا الاستفادة من ميزة Amazon Machine Learning في أنواع مختلفة من التطوير المستند إلى البيانات - على سبيل المثال ، تتبع العملاء ، أو العثور على نقاط للمشاكل في الواجهة ، أو تطوير اتصال أفضل للمنتجات أو تحسين تجربة العملاء. تخدم أنواع مختلفة من تحليلات المستخدمين الأعمال بشكل جيد من حيث التخطيط الاستراتيجي.


الاستخدام الرئيسي الآخر للتعلم الآلي الذي تدعمه منصة AML هو تطوير الأنظمة التي تعزز المبيعات عند نقطة معينة من الفشل. هذا شيء يتم الحديث عنه غالبًا في خداع الذكاء الاصطناعي الذي تعززه خوارزميات التعلم الآلي وتساعد على تطويرها.

مثال ممتاز هو التخلي عن عربة التسوق. قد توظف الشركات عمالها لاستخدام Amazon Machine Learning لإعداد "مساعدين عن التخلي عن سلة التسوق" يقومون بمهام معينة عندما يغادر العميل عربة تسوق بدلاً من تحويل وإجراء عملية شراء. على سبيل المثال ، يمكن أن تحدد خوارزميات التعلم الآلي متى يتم تنشيط برنامج نصي سريع من شأنه أن يقوم بمتابعة استجواب ذلك المستخدم عن نواياه أو طلبها إكمال عملية الشراء بطريقة مهذبة وودية.

لتحقيق كل هذه الأهداف المختلفة ، يتعين على الشركات بناء نماذج بديهية وأتمتة التعلم الآلي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) و SDKs. يتم تقديم كل هذا بشكل جيد مع نظام Amazon Machine Learning الذي يعمل أساسًا كبرنامج تعليمي أو دليل لأولئك الذين لا يتمتعون بخبرة واسعة مع الصواميل والمسامير الأساسية للخوارزميات نفسها. بنفس الطريقة التي قدمت بها Dreamweaver وأدوات التحرير المبكرة الأخرى للمستخدمين طريقة أسهل لاستخدام HTML لتصميم الويب ، يوفر Amazon Machine Learning للمستخدمين طريقة أسهل لإتقان واحد من أكبر وأهم عناصر الذكاء الاصطناعي في سوق التكنولوجيا مباشرة الآن.