Wie MLOps Ihr E-Commerce-Geschäft vergrößern

Veröffentlicht: 2021-12-07

Machine Learning Operations (MLOps) ist eine aufstrebende Technologie der künstlichen Intelligenz, die sich als sehr wirkungsvoll für E-Commerce-Unternehmen erwiesen hat. MLOps beinhaltet maschinelles Lernen für die Echtzeitvorhersage von E-Commerce-Geschäftsverkäufen. MLOps hilft Unternehmen auch bei der Automatisierung redundanter Aufgaben. In diesem Blogbeitrag werden MLOps, seine Prozesse und Tools sowie die Verwendung von MLOps zur Steigerung Ihres E-Commerce-Geschäfts erörtert.

Was ist MLOps?

Machine Learning Operations (MLOps) ist die kontinuierliche Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning durch die Zusammenarbeit von Data-Science-Teams und Entwicklungsteams für einen effizienten Workflow und automatisierte Bereitstellungen und Überwachung. MLOps ermöglicht die Modellverwaltung durch kontinuierliche Integration, Tests und Bereitstellung. Modelle können dann in Modell-Hubs oder als vortrainiertes Konzeptmodell gespeichert werden. MLOps und DevOps beinhalten beide kontinuierliche Bereitstellung und Integration, und MLOps integriert auch einen Teil von DevOps als Teil seiner Operationen, aber MLOps ist spezifischer für maschinelle Lernmodelle und ML-Systeme, die normalerweise von maschinellen Lerningenieuren und Datenwissenschaftlern erstellt werden, während DevOps generisch ist und es umfasst Softwareingenieure und DevOps-Ingenieure.

Was ist der MLOps-Prozess?

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Dies ist der Prozess, der während MLOps von Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren verwendet wird, um ML-Modelle für die ML-Produktion bereitzustellen. Außerdem werden der ML-Lebenszyklus und die Modelloperationen erläutert

Der MLOps-Prozess kann in drei Phasen unterteilt werden:

Phase des Daten- und Geschäftsverständnisses
Modellierungsphase
Überwachungs- und Versionierungsphase

Phase des Daten- und Geschäftsverständnisses

Die folgenden Prozesse werden während der Daten- und Geschäftsverständnisphase von MLOps verwendet

Geschäftsverständnis: Dies ist ein entscheidender Prozess, da das Modell des maschinellen Lernens basierend auf den Geschäftsanforderungen entwickelt werden soll.
Datenextraktion und -sammlung: Der Umgang mit Daten ist im MLOps-Prozess sehr wichtig, Daten müssen zuerst extrahiert und dann in Data Lakes und Data Warehouses gesammelt werden, wo sie verwendet und abgerufen werden können.
Datenvorverarbeitung und -analyse: Diese Daten müssen aus den Rohdaten in nutzbare Daten umgewandelt werden, auf denen dann eine Datenanalyse durchgeführt wird.

Modellierungsphase

Diese MLOps-Phase befasst sich mit den Entwicklungsprozessen des maschinellen Lernens:

Modellschulung und -entwicklung. Nach der Datenphase folgt das Training und die Entwicklung des Modells, bei dem ML-Algorithmen auf die Daten angewendet werden, um deren Muster zu verstehen, sie zu trainieren und das trainierte ML-Modell zu speichern.
Model Serving und Pipelining: Dieses Modell kann über Pipeline-Tools bereitgestellt werden.
Modellbereitstellung: im wirklichen Leben für den Einsatz.

Phase der kontinuierlichen Integration und Versionierung

Diese Phase ist sehr wichtig und befasst sich mit der Überwachung, Versionierung und kontinuierlichen Integration von ML-Modellen und umfasst die folgenden Prozesse:

Modellneutraining und Versionsmodelle: Das Modell muss weiterhin aus Daten lernen, sodass ein neues Versionsmodell entwickelt werden kann, das den Geschäftsanforderungen entspricht
Modellüberwachung: Eine kontinuierliche Modellüberwachung ist erforderlich.
Kontinuierliche Bereitstellung: Dadurch wird sichergestellt, dass das ML-Modell kontinuierlich funktioniert.

Was sind die Werkzeuge in MLOps?

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MLOps-Tools ermöglichen es E-Commerce-Unternehmen, maschinelle Lernvorgänge einfach in ihre täglichen Geschäftsaktivitäten zu integrieren. Die Data Scientists können diese Tools verwenden, um ML-Modelle zu erstellen und das maschinelle Lernen und die Modellbereitstellung zu vereinfachen, wodurch Zeit gespart wird.

Merkmale und Fähigkeiten von MLOps-Tools

Es gibt einige wichtige MLOps-Funktionen, die diese Tools haben sollten:

Einfache Benutzeroberfläche: Eine einfache Benutzeroberfläche macht das MLOps-Tool für jeden einfach zu bedienen.
ML-Modelltrainings-, Überwachungs- und Versionierungsfunktionen sollten in MLOps-Tools integriert werden
Es sollte über Visualisierungsfunktionen verfügen: MLOps-Tools sollten Diagramme zur Überwachung von ML-Modellen während des Trainings bereitstellen.
Es sollte die Zusammenarbeit unterstützen: MLOps-Tools sollten Zubehör für die Zusammenarbeit bereitstellen.
Es sollte nahtlos mit kontinuierlichen Integrations- und Entwicklungstools zusammenarbeiten.
Es soll Datensicherheit bieten.

Wie Sie MLOps verwenden, um Ihr E-Commerce-Geschäft zu vergrößern oder zu steigern

E-Commerce-Unternehmen können MLOps einsetzen, um den Umsatz zu steigern, die Zusammenarbeit zu verbessern und andere Vorteile zu erzielen. MLOps-Prozesse verbessern E-Commerce-Unternehmen und verschaffen Geschäftsinhabern einen Vorteil gegenüber anderen Unternehmen. MLOps kann verwendet werden, um das E-Commerce-Geschäft auf folgende Weise zu erweitern:

MLOps kann verwendet werden, um die Online-Präsenz von E-Commerce-Unternehmen zu erhöhen: Dies geschieht während des Datenextraktionsprozesses, wodurch Websites mit E-Commerce- und E-Commerce-Plattformen erkennen können, wie stark ihre Präsenz online wahrgenommen wird, da während dieses Prozesses die E- Commerce Business findet heraus, wo sich alle Daten befinden.
MLOps kann verwendet werden, um die Geschäftszeit im E-Commerce zu verkürzen: Die Teamzusammenarbeit in MLOps führt zu einer schnelleren Bereitstellung von Diensten in den Unternehmen.
Es kann zur Automatisierung von Aufgaben verwendet werden: MLOps automatisiert Aufgaben im E-Commerce-Geschäft. Beispielsweise kann es bei der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen helfen, um den Verkauf eines bestimmten Produkts für die kommenden Jahre vorherzusagen, und dies kann automatisch durch das Modell erfolgen, anstatt eine manuelle Preisschätzung vorzunehmen.
Es kann verwendet werden, um Kommunikation und Zusammenarbeit zu fördern: Der MLOps-Prozess verbessert tendenziell die Kommunikation im Unternehmen und fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsmitarbeitern und Datenwissenschaftlern.
MLOps führt zu einer Umsatzsteigerung: Die Anwendung von MLOps auf Ihr E-Commerce-Geschäft wird den Umsatz in diesem Geschäft steigern. Beispielsweise kann ein Marketingunternehmen vorhersagen, welche Regionen Interesse an einem Produkt haben werden, indem es ein ML-Modell aus Daten erstellt, was zu einer Umsatzsteigerung führen kann.
Verbesserter Workflow: Der Workflow im E-Commerce-Marketing wird aufgrund der nahtlosen Kommunikation, die MLOps bietet, verbessert. Auch während MLOps erfolgt eine Echtzeitüberwachung, was den Arbeitsablauf verbessert.
MLOps sorgt dafür, dass ein E-Commerce-Unternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus ist: Es tut dies, indem es mehr Umsatz für das E-Commerce-Geschäft generiert und hochmoderne Modelle für maschinelles Lernen für das E-Commerce-Geschäft bereitstellt.
MLOps hilft bei der Organisation von Geschäftsdaten und bietet Datensicherheit: Wenn E-Commerce-Geschäftsdaten organisiert werden, erhöht oder vergrößert dies den Umsatz eines E-Commerce-Geschäfts.
MLOps kann helfen, den Kundenstamm für das E-Commerce-Geschäft zu identifizieren: Die Datenanalyse bietet Einblicke in das E-Commerce-Geschäft, wodurch es einfacher wird, Kunden zu identifizieren und zu wissen, wo sich der Kundenstamm befindet.

Plattformen und Arten von E-Commerce-Geschäften, die MLOps einsetzen können, um den Geschäftsbetrieb zu erweitern

Arten von E-Commerce-Unternehmen, die MLOps übernehmen können, sind:

Business-to-Customer: Hier verkauft das Unternehmen Produkte direkt an Kunden
Business to Business (b2b E-Commerce): Unternehmen verkaufen an Unternehmen.
Kunde an Unternehmen: Ermöglicht es Einzelpersonen, Dienstleistungen an Unternehmen zu verkaufen.
Kunde zu Kunde: beinhaltet den Verkauf von Waren zwischen Privatpersonen.

Beispiele für häufig verwendete E-Commerce-Plattformen sind:

Magento E-Commerce ist eine beliebte E-Commerce-Plattform, die Marketing, SEO-Optimierung und ein Warenkorbsystem sowie eine flexible Kontrolle über ihren Online-Shop bietet. Es verwendet verschiedene Plugins und Tools.
Shopify: schnelles Laden und einfach zu bedienen und bietet weitere Dienste wie Marketing, Zahlung usw.

Andere E-Commerce-Plattformen sind Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, um nur einige zu nennen.

Fazit

MLOps bietet viele Vorteile, wenn es von E-Commerce-Unternehmen übernommen wird, die unter anderem von der Förderung der Kommunikation bis hin zu einer Steigerung des Umsatzes und der Kundenidentifikation reichen. Daher sollten MLOps-Prozesse auch in einem E-Commerce-Geschäft übernommen und geeignete MLOps-Tools verwendet werden.