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Q:
Pourquoi les entreprises peuvent-elles utiliser Amazon Machine Learning et les outils associés?
UNE:
L’une des raisons les plus fondamentales, sans doute la plus fondamentale, d’utiliser la plate-forme en nuage 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 grande compétence technique. AML est un système de support destiné aux «non-techniciens» qui souhaitent utiliser le pouvoir dont dispose le machine learning pour innover dans les affaires.
Amazon propose la plate-forme Amazon Machine Learning en tant qu’environnement permettant une implémentation guidée de l’apprentissage automatique, avec des assistants pour la mise en œuvre ainsi que des outils de tableau de bord et de visualisation qui facilitent l’utilisation des algorithmes ML.
Cela dit, les entreprises utilisent ces algorithmes et programmes d’apprentissage automatique pour atteindre divers objectifs. L’une est la création «d’applications intelligentes» capables d’obtenir des résultats sophistiqués basés sur l’apprentissage automatique. La création et l’intégration de l’apprentissage automatique dans des applications leur permet d’évoluer au-delà des restrictions imposées par leur programmation d’origine et de développer davantage de fonctionnalités basées sur les algorithmes puissants que les utilisateurs installent avec l’aide de la plate-forme Amazon.
Les entreprises peuvent également utiliser la puissance d’Amazon Machine Learning pour divers types de développement piloté par les données - par exemple, le suivi des clients, la recherche de problèmes dans l’interface, le développement d’une meilleure couverture des produits ou l’amélioration de l’expérience client. Différents types d’analyses des utilisateurs servent bien une entreprise en termes de planification stratégique.
Une autre utilisation majeure de l’apprentissage automatique soutenue 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. Les entreprises peuvent employer leurs employés pour utiliser Amazon Machine Learning afin de configurer des «assistants en cas d'abandon de panier» virtuels qui effectuent certaines tâches lorsqu'un client quitte son panier plutôt que de convertir et d'acheter. Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier le moment d’activer un script rapide qui interrogera ensuite cet utilisateur sur ses intentions ou lui demander de compléter son achat de manière polie et conviviale.
Pour atteindre ces différents objectifs, les entreprises doivent créer des modèles intuitifs et automatiser l'apprentissage automatique à l'aide d'API et de kits de développement logiciel (SDK) particuliers. Tout cela est bien servi avec la plate-forme Amazon Machine Learning, qui agit essentiellement comme un tutoriel ou un guide pour ceux qui n'ont pas une vaste expérience des bases des algorithmes eux-mêmes. De la même manière que Dreamweaver et d'autres anciens outils d'édition 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 du marché de la technologie. maintenant.