كيف تضخيم MLOps أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك

عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي تقنية ناشئة في الذكاء الاصطناعي أثبتت فعاليتها في أعمال التجارة الإلكترونية. يدمج MLOps التعلم الآلي للتنبؤ في الوقت الفعلي بمبيعات أعمال التجارة الإلكترونية. يساعد MLOps أيضًا الشركات في أتمتة المهام الزائدة عن الحاجة. يناقش منشور المدونة هذا MLOps وعملياته وأدواته وكيفية استخدام MLOps لتضخيم أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك.

ما هو MLOps؟

عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي التسليم المستمر لنماذج التعلم الآلي والتعلم العميق من خلال التعاون بين فرق علوم البيانات وفرق التطوير من أجل سير العمل الفعال وعمليات النشر والمراقبة المؤتمتة. يتيح MLOps إدارة النموذج عن طريق التكامل والاختبار والنشر المستمر. يمكن بعد ذلك تخزين النماذج في محاور نموذجية أو كنموذج مفهوم مُدرَّب مسبقًا. يتضمن كل من MLOps و DevOps التسليم والتكامل المستمرين ، كما تدمج MLOps جزءًا من DevOps كجزء من عملياتها ، لكن MLOps أكثر تحديدًا لنماذج التعلم الآلي وأنظمة ML التي يتم بناؤها عادةً بواسطة مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات ، بينما DevOps عام وهي تضم مهندسي برمجيات ومهندسي DevOps.

ما هي عملية MLOps؟

هذه هي العملية المستخدمة أثناء MLOps بواسطة علماء البيانات ومهندسي ML لنشر نماذج ML لإنتاج ML. كما يشرح أيضًا دورة حياة ML ونموذج العمليات

يمكن تقسيم عملية MLOps إلى ثلاث مراحل وهي:

• مرحلة فهم البيانات والأعمال
• مرحلة النمذجة
• مرحلة المراقبة والإصدار

1. مرحلة فهم البيانات والأعمال

تُستخدم العمليات التالية أثناء مرحلة فهم البيانات والأعمال في MLOps

• فهم الأعمال: هذه عملية حاسمة لأن نموذج التعلم الآلي يجب تطويره بناءً على احتياجات العمل.
• استخراج البيانات وجمعها: التعامل مع البيانات مهم جدًا في عملية MLOps ، يجب أولاً استخراج البيانات ثم تجميعها في بحيرات البيانات ومستودعات البيانات ، حيث يمكن استخدامها والوصول إليها.
• المعالجة المسبقة للبيانات وتحليلها: يجب تحويل هذه البيانات من البيانات الأولية إلى بيانات قابلة للاستخدام والتي يتم بعد ذلك إجراء تحليل البيانات عليها.

مرحلة النمذجة

تتناول مرحلة MLOps عمليات تطوير التعلم الآلي وهي:

• التدريب والتطوير النموذجي. بعد مرحلة البيانات ، يكون تدريب النموذج وتطويره هو التالي ، والذي يتضمن تطبيق خوارزميات ML على البيانات لفهم نمطها وتدريبها وحفظ نموذج ML المدرب.
• خدمة النموذج وخط الأنابيب: يمكن تقديم هذا النموذج عبر أدوات خطوط الأنابيب.
• نشر النموذج: في الحياة الواقعية للاستخدام.

مرحلة التكامل والإصدار المستمر

هذه المرحلة مهمة للغاية وتتناول المراقبة والإصدار والتكامل المستمر لنماذج ML ، التي تتكون من العمليات التالية:

• إعادة تدريب النموذج ونماذج الإصدار: يحتاج النموذج إلى مواصلة التعلم من البيانات ، لذلك يمكن تطوير نموذج إصدار جديد ليناسب احتياجات العمل
• مراقبة النموذج: المراقبة المستمرة للنموذج ضرورية.
• التسليم المستمر: هذا يضمن أن نموذج ML يعمل بشكل مستمر.

ما هي الأدوات في MLOps؟

تمكّن أدوات MLOps شركات التجارة الإلكترونية من اعتماد عمليات التعلم الآلي بسهولة في أنشطتها التجارية اليومية. يمكن لعلماء البيانات استخدام هذه الأدوات لبناء نماذج تعلم الآلة وتبسيط التعلم الآلي ونشر النماذج ، وبالتالي توفير الوقت.

ميزات وقدرات أدوات MLOps

هناك بعض ميزات MLOps الرئيسية التي يجب أن تتمتع بها هذه الأدوات ، وهي:

• واجهة مستخدم بسيطة: واجهة بسيطة تجعل أداة MLOps سهلة الاستخدام لأي شخص.
• يجب دمج قدرات التدريب على نموذج ML والمراقبة والإصدار في أدوات MLOps
• يجب أن تتمتع بقدرات تصور: يجب أن توفر أدوات MLOps رسومًا بيانية لمراقبة نماذج ML أثناء التدريب.
• يجب أن تدعم التعاون: يجب أن توفر أدوات MLOps ملحقات التعاون.
• يجب أن يعمل بسلاسة مع أدوات التطوير والتكامل المستمر.
• يجب أن توفر أمان البيانات.

كيفية استخدام MLOps لتضخيم أو زيادة أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك

يمكن لشركات التجارة الإلكترونية اعتماد MLOps لزيادة المبيعات وتحسين التعاون والمزايا الأخرى. تعمل عمليات MLOps على تحسين أعمال التجارة الإلكترونية وتمنح أصحاب الأعمال ميزة على الشركات الأخرى. يمكن استخدام MLOps لتضخيم أعمال التجارة الإلكترونية بالطرق التالية:

• يمكن استخدام MLOps لزيادة تواجد أعمال التجارة الإلكترونية عبر الإنترنت: يتم ذلك أثناء عملية استخراج البيانات ، مما يسمح لمواقع الويب التي تحتوي على منصات التجارة الإلكترونية والتجارة الإلكترونية بالتعرف على مدى الشعور بوجودها عبر الإنترنت لأنه خلال هذه العملية ، يكتشف قطاع التجارة مكان وجود جميع البيانات.
• يمكن استخدام MLOps لتسريع وقت عمل التجارة الإلكترونية: يؤدي تعاون الفريق في MLOps إلى نشر أسرع للخدمات في الشركات.
• يمكن استخدامه لأتمتة المهام: يقوم MLOps بأتمتة المهام في أعمال التجارة الإلكترونية. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد في تطوير نموذج التعلم الآلي للتنبؤ بمبيعات منتج معين للسنوات القادمة ، ويمكن القيام بذلك تلقائيًا بواسطة النموذج بدلاً من تقدير السعر اليدوي.
• يمكن استخدامه لتعزيز التواصل والتعاون: تميل عملية MLOps إلى تحسين الاتصال في الأعمال التجارية وكذلك تعزيز التعاون بين موظفي الأعمال وعلماء البيانات.
• ينتج عن MLOps زيادة في المبيعات: سيؤدي تطبيق MLOps على أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك إلى زيادة المبيعات في هذا العمل. على سبيل المثال ، يمكن أن تتنبأ شركة تسويقية بالمناطق التي سيكون لها اهتمام بمنتج ما من خلال بناء نموذج ML من البيانات ، مما قد يؤدي إلى زيادة المبيعات.
• تحسين سير العمل: تم تحسين سير العمل في تسويق التجارة الإلكترونية بسبب الاتصال السلس الذي يوفره MLOps. أيضًا أثناء MLOps ، يتم إجراء المراقبة في الوقت الفعلي مما يحسن سير العمل.
• يحافظ MLOps على أعمال التجارة الإلكترونية في صدارة المنافسة: فهو يفعل ذلك من خلال تحقيق المزيد من المبيعات لأعمال التجارة الإلكترونية وتوفير أحدث نماذج التعلم الآلي لأعمال التجارة الإلكترونية.
• يساعد MLOps في تنظيم بيانات الأعمال وتوفير أمان البيانات: عندما يتم تنظيم بيانات أعمال التجارة الإلكترونية ، يؤدي ذلك إلى زيادة أو تضخيم مبيعات أعمال التجارة الإلكترونية.
• يمكن أن تساعد MLOps في تحديد قاعدة العملاء لأعمال التجارة الإلكترونية: يوفر تحليل البيانات رؤى حول أعمال التجارة الإلكترونية مما يسهل تحديد العملاء ومعرفة مكان قاعدة العملاء.

منصات وأنواع أعمال التجارة الإلكترونية التي يمكنها اعتماد MLOps لتضخيم العمليات التجارية

أنواع أعمال التجارة الإلكترونية التي يمكنها اعتماد MLOps هي:

• من شركة إلى عميل: حيث تبيع الشركة المنتجات للعملاء مباشرةً
• شركة إلى أعمال (التجارة الإلكترونية B2B): تبيع الأعمال للشركات.
• العميل إلى الأعمال التجارية: يسمح للأفراد ببيع الخدمات للشركات.
• العميل للعميل: ينطوي على بيع البضائع بين الأفراد.

أمثلة على منصات التجارة الإلكترونية الشائعة الاستخدام هي:

• Magento e-commerce عبارة عن منصة تجارة إلكترونية شهيرة توفر التسويق وتحسين محركات البحث وتحسين نظام عربة التسوق والتحكم المرن في متجرها عبر الإنترنت. يستخدم العديد من الإضافات والأدوات.
• Shopify: تحميل سريع وسهل الاستخدام ويوفر خدمات أخرى مثل التسويق والدفع وما إلى ذلك.

منصات التجارة الإلكترونية الأخرى هي Wix و Volusion و shift4shop و Weebly و Prestashop ، على سبيل المثال لا الحصر.

استنتاج

يوفر MLOps الكثير من الفوائد عند اعتماده من قبل شركات التجارة الإلكترونية التي تتراوح من تعزيز الاتصال إلى زيادة المبيعات وتحديد هوية العملاء ، من بين أمور أخرى. لذلك يجب أيضًا اعتماد عمليات MLOps في أعمال التجارة الإلكترونية ، ويمكن استخدام أدوات MLOps المناسبة.

موارد ذات الصلة

• MLOps: عمليات التعلم الآلي
• MLOps: ما هو ، ولماذا هو مهم ، وكيفية تنفيذه
• MLOps مقابل DevOps: ما الفرق؟
• ما هو MLOps؟ شرح عمليات تعلم الآلة
• نظرة عامة على أدوات MLOps
• أفضل أدوات MLOps وكيفية تقييمها
• 5 استخدامات شائعة لـ MLOps في الأعمال التجارية
• كيف يمكن لمنصة MLOps مساعدة عملك
• Verta.ai
• من المحتمل أن تتحول الصناعات باستخدام التعلم الآلي