لماذا قد تستخدم الشركات تعلم آلة الأمازون والأدوات ذات الصلة؟

Q:

لماذا قد تستخدم الشركات Amazon Machine Learning والأدوات ذات الصلة؟

أحد الأسباب الأساسية - ربما السبب الأكثر أساسية - لاستخدام منصة السحابة المستندة إلى Amazon Machine Learning (AML) هو السماح لموظفي الشركة أو المقاولين 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 التحدث عنه غالبًا في سياق الذكاء الاصطناعي الذي تدعمه 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 لخوارزميات التعلم الآلي تحديد وقت تنشيط البرنامج النصي السريع الذي سيرسل رسالة متابعة تسأل المستخدم عن نواياه أو تطلب منه 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 ليس لديهم خبرة واسعة في المكسرات الأساسية والخوارزميات الخاصة بالخوارزميات 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.