큐:
회사에서 Amazon Machine Learning 및 관련 도구를 사용하는 이유는 무엇입니까?
ㅏ:Amazon Machine Learning (AML) 클라우드 기반 플랫폼을 사용하는 가장 근본적인 이유 중 하나는 회사의 직원 또는 계약 업체가 높은 수준의 기술적 기술없이 기계 학습 프로그램을 구현할 수 있도록하기위한 것입니다. AML은 머신 러닝이 비즈니스에서 혁신해야하는 힘을 활용하려는 "비전문가"를위한 지원 시스템입니다.
Amazon은 머신 러닝 구현을 구현할 수있는 환경으로 Amazon Machine Learning 플랫폼을 제공하며, 구현 마법사와 ML 알고리즘을 쉽고 간단하게 사용할 수있는 대시 보드 및 시각화 도구를 제공합니다.
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따라서 회사는 이러한 머신 러닝 알고리즘 및 프로그램을 다양한 목표와 목적으로 사용합니다. 하나는 머신 러닝을 기반으로 정교한 결과를 얻을 수있는 "스마트 애플리케이션"을 만드는 것입니다. 머신 러닝을 애플리케이션에 구축하고 통합하면 원래 프로그래밍의 한계를 뛰어 넘어 사용자가 Amazon 플랫폼의 도움으로 설치하는 강력한 알고리즘을 기반으로 더 많은 기능을 개발할 수 있습니다.
또한 기업은 고객 추적, 인터페이스에서 문제 지점 찾기, 더 나은 제품 지원 개발 또는 고객 경험 개선과 같은 다양한 유형의 데이터 중심 개발에 Amazon Machine Learning의 기능을 활용할 수 있습니다. 전략적 계획 측면에서 다양한 종류의 사용자 분석이 비즈니스를 잘 수행합니다.
AML 플랫폼이 지원하는 기계 학습의 또 다른 주요 용도는 특정 장애 지점에서 영업을 강화하는 시스템을 개발하는 것입니다. 이것은 기계 학습 알고리즘이 육성하고 개발하는 인공 지능의 맥락에서 종종 이야기되는 것입니다.
한 가지 훌륭한 예는 쇼핑 카트 포기입니다. 회사는 직원이 Amazon Machine Learning을 사용하여 고객이 쇼핑 카트를 전환하고 구매하는 대신 쇼핑 카트를 떠날 때 특정 작업을 수행하는 가상 "쇼핑 카트 포기 도우미"를 설정하도록 고용 할 수 있습니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 빠른 스크립트를 활성화 할시기를 식별하여 사용자가 자신의 의도에 대해 질문하거나, 예의 바르고 친근한 방식으로 구매 완료를 요청하는 후속 메시지를 보낼 수 있습니다.
이러한 다양한 목표를 달성하기 위해 회사는 직관적 인 모델을 구축하고 특정 API 및 SDK를 사용하여 기계 학습을 자동화해야합니다. 이 모든 것은 기본적으로 알고리즘 자체의 기본 너트와 볼트에 대한 광범위한 경험이없는 사람들을위한 자습서 또는 가이드 역할을하는 Amazon Machine Learning 플랫폼과 함께 제공됩니다. Dreamweaver 및 기타 초기 편집기 도구가 사용자에게 웹 디자인에 HTML을보다 쉽게 사용할 수있는 방법을 제공 한 것과 마찬가지로 Amazon Machine Learning은 사용자에게 기술 시장에서 가장 큰 인공 지능의 가장 중요한 요소 중 하나를 마스터 할 수있는 더 쉬운 방법을 제공합니다. 지금.
