Машинное обучение не является футуристической концепцией, которая будет иметь какие-то не поддающиеся определению последствия в далёком будущем. Эта технология уже используется и непосредственно влияет на бизнес. Анализ данных, создание контента и более глубокое изучение данных клиентов ‑ это лишь некоторые из примеров применения машинного обучения в компаниях.

Ещё одно серьёзное заблуждение состоит в том, что машинное обучение предназначено только для крупных компаний с массивными наборами данных. Малый бизнес также может извлечь из него пользу, учитывая весь потенциал, который оно даёт для лучшего понимания клиентов и изменения способов расширения бизнеса.

Они уже здесь

Во-первых, нужно дать краткое объяснение для тех, кто не знает, что такое машинное обучение. По сути, это тип искусственного интеллекта, в котором программы используют алгоритмы и данные для того, чтобы самостоятельно обучаться.

Скорей всего, вы уже сталкиваетесь с примерами машинного обучения каждый день. Например, используя такие цифровые помощники, как Google Assistant, Siri, Cortana или Alexa, вы уже принимаете участие в работе сервисов, которые используют данные, чтобы становиться умнее.

На бизнес-фронте машинное обучение полезно для множества сервисов. Одним из примеров являются «чатботы»: Предприятия любого размера используют Facebook Messenger, WhatsApp, Kik и другие сервисы в качестве ботов, которые могут взаимодействовать с клиентами напрямую. Даже небольшой розничный магазин может использовать эту технологию, чтобы отвечать на вопросы клиентов, не занимаясь непрерывным мониторингом социальных сетей и не отвечая лично на каждое сообщение от клиентов.

Машинное обучение на AWS

Предоставление пользователям услуг машинного обучения является основной функцией Amazon Web Services (AWS). Программы машинного обучения компании разработаны так, чтобы привлечь специалистов по прикладной математике, разработчиков, исследователей и других людей, желающих использовать возможности этой технологии.

Компании могут задействовать AWS для того, чтобы создавать и обучать модели машинного обучения для лучшего понимания клиентов.

Диапазон доступных услуг, связанных с машинным обучением, довольно широк. Например, Amazon Comprehend представляет собой сервис обработки естественного языка, который может обнаруживать взаимосвязи внутри текста. AWS DeepLens ‑ это ещё одна из основных служб AWS. Она предоставляет разработчикам возможность использовать нейронные сети для получения информации о проектах из области машинного зрения, а также для анализа изображений, которые захватывает камера.

Последствия для бизнеса довольно обширны. Разработчики могут обучать чатботов, делая их более восприимчивыми к запросам ваших клиентов. Или упростить навигацию по базе знаний веб-сайта, так как алгоритмы, обученные с использованием технологии машинного обучения, помогают лучше организовать контент. Организуйте базу данных с изображениями товаров вашего магазина с помощью искусственного интеллекта.

Если у вас нет опыта в программировании, лучше нанять стороннюю команду, которая возьмёт на себя зачастую довольно сложную работу по внедрению машинного обучения в программное обеспечение компании. Вы можете получить мощные программные решения для вашего бизнеса, которые будут работать исключительно на серверах Amazon.

Все направления бизнеса становятся более умными, о чем свидетельствует работа Google в области дополненной и виртуальной реальности (AR и VR). Машинное обучение и другие полезные варианты применения искусственного интеллекта заслуживают того, чтобы их рассмотрели на предприятиях любых типов.

Как малому бизнесу извлечь выгоду из машинного обучения на AWS
Оценка