Maskininlärningsresan
Published on 06 Oct 2022
Maskininlärning (ML) kan förbättra smidigheten, förenkla verksamheten, öka intäkterna genom att producera nya produkter och förbättra befintliga, och möjliggöra bättre och snabbare beslutsfattande när de används på rätt sätt.
Det går inte att förneka att maskininlärning och artificiell intelligens (AI) kan hjälpa företag att åstadkomma mer – i en nyligen genomförd McKinsey-undersökning rapporterade 63 procent av de tillfrågade inkomstvinster från AI-införande i affärsenheter där deras organisationer använder AI. Det är också uppenbart att användare fortsätter att tro på AI-teknikens förmåga att ge värde och fördelar.
Enligt Gartner kommer 75 procent av organisationerna att gå från att pilotera AI till att operationalisera AI år 2024, och 57 procent förväntar sig att AI kommer att förändra sitt företag under de kommande tre åren.
Medan maskininlärning har funnits i decennier, är dess användning som ett affärstransformationsverktyg relativt nyligen. Och frånvaron av en enda etablerad väg till framgång för maskininlärning har vissa organisationer på stängslet, osäkra på hur de ska ta nästa (eller till och med första) steget på resan. Den här e-boken är avsedd att hjälpa företag att gå vidare och beskriva en beprövad väg – från det första steget till att bedöma resultat – med insikter från Amazons maskininlärningsbakgrund och erfarenhet som hjälper tusentals kunder att förverkliga sina projekt.
Det är dags för företag att lägga sina farhågor om maskininlärning åt sidan, sluta spela ikapp och gå framåt med tillförsikt. Oavsett var företag befinner sig på sina maskininlärningsresor kommer de att upptäcka riktningen de behöver för att ta nästa steg mot framgång med maskininlärning.
Vad är skillnaden mellan artificiell intelligens och maskininlärning?
Du har hört artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) karakteriseras på en mängd olika sätt, så låt oss gå igenom deras exakta definitioner:
Artificiell intelligens (AI) hänvisar till alla system som kan utföra jobb som tidigare behövde mänskligt intellekt.
Detta är vanligtvis knutet till någon sofistikerad beslutsprocess som vanligtvis skulle behöva mänsklig bedömning. De flesta fall av AI-användning vill ha ett probabilistiskt resultat – vilket gör förutsägelser, klassificeringar eller bedömningar mycket säkra och jämförbara med mänskligt omdöme.
Maskininlärning används för att konstruera nästan alla AI-system idag. Maskininlärning skapar och validerar beslutsresonemang med hjälp av enorma mängder data. Detta kallas en modell. AI-systemet matar in data i modellen och producerar mänskliga förutsägelser eller klassificeringar.
Maskininlärning är i grunden den grundläggande tekniken som ligger till grund för intelligenta system.
AI kan genereras utan användning av maskininlärning; Men för närvarande är maskininlärning den viktigaste metoden för att utveckla AI-system. På liknande sätt kan maskininlärning användas för andra ändamål än AI, även om för närvarande den stora delen av maskininlärning är AI-relaterad.
Varför används maskininlärning?
Innan du fördjupar dig i faserna av maskininlärningsresan, fundera över varför företag bör inleda den i första hand. När allt kommer omkring, även med den här e-bokens riktning, skulle det krävas ett fortlöpande engagemang och outtröttlig uthållighet för att uppnå stegen som beskrivs här. Företag kommer att behöva påminna sig själva ofta om varför de kämpar, med fokus på de specifika kommersiella vinsterna som kan uppnås genom att fullt ut utnyttja maskininlärningsteknik.
Ladda ner AWS whitepaper för att lära dig mer om AWS Machine Learning White Paper endast på Whitepapers Online.