Inhalt
Q:
Warum könnten Unternehmen Amazon Machine Learning und verwandte Tools verwenden?
EIN:
Einer der grundlegendsten Gründe - wahrscheinlich der grundlegendste - für die Verwendung der Cloud-basierten Plattform Amazon Machine Learning (AML) besteht darin, den Mitarbeitern oder Auftragnehmern eines Unternehmens die Implementierung von Programmen für maschinelles Lernen ohne hohe technische Kenntnisse zu ermöglichen. AML ist ein Unterstützungssystem für „Nicht-Techniker“, die die Kraft des maschinellen Lernens nutzen möchten, um Innovationen in der Geschäftswelt hervorzubringen.
Amazon bietet die Amazon Machine Learning-Plattform als eine Umgebung, die eine geführte Implementierung des maschinellen Lernens ermöglicht, mit Implementierungsassistenten sowie Dashboard- und Visualisierungstools, die die Verwendung von ML-Algorithmen einfach und unkompliziert machen.
Vor diesem Hintergrund setzen Unternehmen diese Algorithmen und Programme für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Zielen und Zwecken ein. Eine davon ist die Erstellung von „intelligenten Anwendungen“, mit denen anspruchsvolle Ergebnisse basierend auf maschinellem Lernen erzielt werden können. Durch das Erstellen und Integrieren von maschinellem Lernen in Anwendungen können sie die Einschränkungen ihrer ursprünglichen Programmierung überwinden und mehr Funktionen entwickeln, die auf den leistungsstarken Algorithmen basieren, die Benutzer mithilfe der Amazon-Plattform installieren.
Unternehmen können die Leistungsfähigkeit von Amazon Machine Learning auch für verschiedene Arten datengestützter Entwicklung nutzen - beispielsweise für die Kundenverfolgung, das Auffinden von Problemstellen in der Benutzeroberfläche, die Entwicklung einer besseren Produktpräsenz oder die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Verschiedene Arten von Benutzeranalysen eignen sich gut für die strategische Planung eines Unternehmens.
Eine weitere wichtige Anwendung des von der AML-Plattform unterstützten maschinellen Lernens ist die Entwicklung von Systemen, die den Umsatz an einer bestimmten Ausfallstelle steigern. Dies ist etwas, worüber oft im Zusammenhang mit der künstlichen Intelligenz gesprochen wird, die von Algorithmen des maschinellen Lernens gefördert und entwickelt wird.
Ein hervorragendes Beispiel ist die Aufgabe des Einkaufswagens. Unternehmen können ihre Mitarbeiter damit beauftragen, mithilfe von Amazon Machine Learning virtuelle "Warenkorb-Abbruch-Helfer" einzurichten, die bestimmte Aufgaben ausführen, wenn ein Kunde den Warenkorb verlässt, anstatt einen Kauf zu tätigen und umzustellen. Beispielsweise können die Algorithmen für maschinelles Lernen ermitteln, wann ein schnelles Skript zu aktivieren ist, mit dem ein Follow-up den Benutzer auf höfliche und freundliche Weise nach seinen Absichten befragt oder den Abschluss seines Kaufs anfordert.
Um all diese unterschiedlichen Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen intuitive Modelle erstellen und maschinelles Lernen mit bestimmten APIs und SDKs automatisieren. All dies ist gut mit der Amazon Machine Learning-Plattform möglich, die im Grunde genommen als Lernprogramm oder Leitfaden für diejenigen dient, die keine umfassende Erfahrung mit den zugrunde liegenden Grundlagen der Algorithmen selbst haben. Ähnlich wie Dreamweaver und andere frühere Editor-Tools den Benutzern die Verwendung von HTML für das Webdesign erleichtert haben, bietet Amazon Machine Learning den Benutzern eine einfachere Möglichkeit, eines der größten und wichtigsten Elemente der künstlichen Intelligenz auf dem Technologiemarkt richtig zu beherrschen jetzt.