Cómo MLOps magnifican su negocio de comercio electrónico

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son una tecnología emergente en inteligencia artificial que ha demostrado tener un gran impacto en las empresas de comercio electrónico. MLOps incorpora aprendizaje automático para la predicción en tiempo real de las ventas comerciales de comercio electrónico. MLOps también ayuda a las empresas a automatizar tareas redundantes. Esta publicación de blog analiza los MLOps, sus procesos y herramientas, y cómo utilizar MLOps para ampliar su negocio de comercio electrónico.

¿Qué es MLOps?

Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son la entrega continua de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo mediante la colaboración de equipos de ciencia de datos y equipos de desarrollo para un flujo de trabajo eficiente e implementaciones y monitoreo automatizados. MLOps permite la gestión de modelos mediante integración, prueba e implementación continuas. Luego, los modelos se pueden almacenar en centros de modelos o como un modelo de concepto preentrenado. Tanto MLOps como DevOps implican una entrega e integración continuas, y MLOps también integra una parte de DevOps como parte de sus operaciones, pero MLOps es más específico para los modelos de aprendizaje automático y los sistemas de ML generalmente creados por ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos, mientras que DevOps es genérico. e involucra a ingenieros de software e ingenieros de DevOps.

¿Qué es el proceso MLOps?

Este es el proceso utilizado durante MLOps por científicos de datos e ingenieros de ML para implementar modelos de ML en la producción de ML. También explica el ciclo de vida de ML y las operaciones modelo.

El proceso MLOps se puede dividir en tres etapas que son:

• Etapa de entendimiento de datos y negocios
• Etapa de modelado
• Etapa de monitoreo y versionado

1. Etapa de entendimiento de datos y negocios

Los siguientes procesos se utilizan durante la etapa de comprensión de datos y negocios de MLOps

• Entendimiento del negocio: este es un proceso crucial porque el modelo de aprendizaje automático debe desarrollarse en función de las necesidades del negocio.
• Extracción y recopilación de datos: el manejo de datos es muy importante en el proceso de MLOps, los datos deben extraerse primero y luego recopilarse en lagos de datos y almacenes de datos, donde se pueden usar y acceder.
• Preprocesamiento y análisis de datos: estos datos deben convertirse de los datos sin procesar en datos utilizables sobre los que luego se realiza el análisis de datos.

Etapa de modelado

Esta etapa de MLOps se ocupa de los procesos de desarrollo de aprendizaje automático que son:

• Formación y desarrollo de modelos. Después de la etapa de datos, sigue el entrenamiento y desarrollo del modelo, que implica la aplicación de algoritmos de ML a los datos para comprender su patrón, entrenarlo y guardar el modelo de ML entrenado.
• Servicio de modelo y canalización: este modelo se puede servir a través de herramientas de canalización.
• Implementación del modelo: en la vida real para su uso.

Etapa de integración continua y versionado

Esta etapa es muy importante y se ocupa del monitoreo, versionado e integración continua de modelos ML, comprendiendo los siguientes procesos:

• Modelos de reentrenamiento y versiones: el modelo debe seguir aprendiendo de los datos, por lo que se puede desarrollar un nuevo modelo de versión para satisfacer las necesidades comerciales.
• Seguimiento del modelo: es necesario un seguimiento continuo del modelo.
• Entrega continua: esto asegura que el modelo ML funcione continuamente.

¿Cuáles son las herramientas en MLOps?

Las herramientas de MLOps permiten a las empresas de comercio electrónico adoptar fácilmente operaciones de aprendizaje automático en sus actividades comerciales diarias. Los científicos de datos pueden usar estas herramientas para crear modelos de ML y simplificar el aprendizaje automático y la implementación de modelos, ahorrando así tiempo.

Características y capacidades de las herramientas MLOps

Hay algunas características clave de MLOps que deberían tener estas herramientas, que son:

• Interfaz de usuario simple: una interfaz simple hace que la herramienta MLOps sea fácil de usar para cualquier persona.
• Las capacidades de capacitación, monitoreo y control de versiones del modelo ML deben integrarse en las herramientas de MLOps
• Debe tener capacidades de visualización: las herramientas de MLOps deben proporcionar gráficos para monitorear los modelos de ML durante el entrenamiento.
• Debe admitir la colaboración: las herramientas de MLOps deben proporcionar accesorios de colaboración.
• Debería funcionar a la perfección con herramientas de desarrollo e integración continua.
• Debe proporcionar seguridad de los datos.

Cómo utilizar MLOps para ampliar o aumentar su negocio de comercio electrónico

Las empresas de comercio electrónico pueden adoptar MLOps para aumentar las ventas, mejorar la colaboración y otros beneficios. Los procesos de MLOps mejoran los negocios de comercio electrónico y brindan a los propietarios de negocios una ventaja sobre otros negocios. MLOps se puede utilizar para ampliar el negocio de comercio electrónico de las siguientes maneras:

• MLOps se puede utilizar para aumentar la presencia en línea de negocios de comercio electrónico: esto se hace durante el proceso de extracción de datos, lo que permite que los sitios web con comercio electrónico y plataformas de comercio electrónico se den cuenta de cuánto se siente su presencia en línea porque durante este proceso el e- commerce business descubre dónde se encuentran todos los datos.
• MLOps se puede utilizar para acelerar el tiempo comercial de comercio electrónico: la colaboración en equipo en MLOps conduce a una implementación más rápida de servicios en las empresas.
• Se puede utilizar para la automatización de tareas: MLOps automatiza tareas en negocios de comercio electrónico. Por ejemplo, puede ayudar a desarrollar un modelo de aprendizaje automático para predecir las ventas de un producto en particular para los próximos años, y el modelo puede hacerlo automáticamente en lugar de una estimación manual de precios.
• Se puede usar para promover la comunicación y la colaboración: el proceso MLOps tiende a mejorar la comunicación en los negocios y también promueve la colaboración entre los empleados comerciales y los científicos de datos.
• MLOps da como resultado un aumento de las ventas: aplicar MLOps a su negocio de comercio electrónico aumentará las ventas en ese negocio. Por ejemplo, una empresa de marketing puede predecir qué regiones tendrán interés en un producto mediante la creación de un modelo ML a partir de datos, lo que puede generar un aumento en las ventas.
• Flujo de trabajo mejorado: el flujo de trabajo en el marketing de comercio electrónico se mejora debido a la comunicación fluida que proporciona MLOps. Además, durante MLOps, se realiza un seguimiento en tiempo real que mejora el flujo de trabajo.
• MLOps mantiene un negocio de comercio electrónico por delante de la competencia: lo hace generando más ventas para el negocio de comercio electrónico y proporcionando modelos de aprendizaje automático de última generación para el negocio de comercio electrónico.
• MLOps ayuda a organizar los datos comerciales y brinda seguridad de datos: cuando se organizan los datos comerciales de comercio electrónico, esto aumenta o magnifica las ventas de un negocio de comercio electrónico.
• MLOps puede ayudar a identificar la base de clientes para el negocio de comercio electrónico: el análisis de datos proporciona información sobre el negocio de comercio electrónico, lo que facilita la identificación de clientes y saber dónde está la base de clientes.

Plataformas y tipos de negocios de comercio electrónico que pueden adoptar MLOps para ampliar las operaciones comerciales

Los tipos de negocios de comercio electrónico que pueden adoptar MLOps son:

• Empresa a cliente: donde la empresa vende productos a los clientes directamente
• De empresa a empresa (comercio electrónico b2b): empresa vende a empresa.
• Cliente a empresa: permite a las personas vender servicios a las empresas.
• Cliente a cliente: consiste en la venta de bienes entre particulares.

Ejemplos de plataformas de comercio electrónico de uso popular son:

• El comercio electrónico de Magento es una popular plataforma de comercio electrónico que proporciona marketing, optimización SEO y un sistema de carrito de compras, además de un control flexible sobre su tienda en línea. Utiliza varios complementos y herramientas.
• Shopify: carga rápida y fácil de usar y brinda otros servicios como marketing, pagos, etc.

Otras plataformas de comercio electrónico son Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, por nombrar algunas.

Conclusión

MLOps brinda muchos beneficios cuando lo adoptan las empresas de comercio electrónico, que van desde promover la comunicación hasta un aumento en las ventas y la identificación del cliente, entre otros. Por lo tanto, los procesos de MLOps también deben adoptarse en un negocio de comercio electrónico y se pueden usar las herramientas de MLOps adecuadas.

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