Zendesk公司构建了Answer Bot，它是应用Amazon Simple Storage Service，GPU实例，TensorFlow，以及Amazon Aurora的客户虚拟助理。这个机械人应用深度进修猜测模型来辨认常见问题，并更快速地答复客户问题，并提出最佳实践。
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Answer Bot客岁事尾在AWS云平台上增长了SageMaker办事，这个在抽象大年夜部分底层基本举措措施治理之前就已经问世了，然则Zendesk公司将以自2011年以来应用AWS的雷同原因推敲这项办事：卸载底层IT操作，并专注于其核心营业。
“任何治理工作都不是真正的数据科学工作。” Zendesk公司技巧运营副总裁Steve Loyd说，“SageMaker典范诺是它可认为用户供给更多的环绕TensorFlow构建的全套接口和主动化功能，并且可以让用户以更少的成本实现更多的目标。”
除了炒作之外，人工智能还需付出尽力
Loyd表示，数据科学家不仅建立这些模型，并且还要赓续验证。如不雅可以或许采取对象更好地解决底层基本举措措施问题，数据科学家就有更多时光调剂其算法。跟着AWS公司和其他云计算供给商使他们的人工智能对象集更易于应用，机械进修的进入门槛将会持续降低，是以大年夜数据集中获取数据更轻易。
但即使是人工智能用户也认为这不是全能的，特别是因为大年夜多半模型的功能相对简单。很多公司确信他们须要人工智能技巧，但不知道该怎么做。
“人们对于人工智能最大年夜的误会之一是，人工智能就像一种炼金术或是一个魔术盒，只要付出和尽力，就会获得惊人的结不雅。”Alpha Vertex公司的Bishop说，“但获得高质量的结不雅异常艰苦，我认为人们不会完全懂得这一点。”
尽管如斯，他们警告说放弃人工智能只是因为炒作的结不雅与实际不符。Dekate指出，比云计算供给商的人工智能技巧更重要的是，企业若何整合这些技巧并加快他们本身的立异。那些成功的企业比较务实，在数据和基本举措措施治理方面拥有优胜的基本。
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