Comment les MLOps magnifient votre activité de commerce électronique

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont une technologie émergente de l'intelligence artificielle qui s'est avérée très efficace pour les entreprises de commerce électronique. MLOps intègre l'apprentissage automatique pour la prédiction en temps réel des ventes des entreprises de commerce électronique. MLOps aide également les entreprises à automatiser les tâches redondantes. Cet article de blog traite des MLOps, de ses processus et outils, et de la manière d'utiliser les MLOps pour agrandir votre activité de commerce électronique.

Qu'est-ce que MLOps ?

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont la livraison continue de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur par la collaboration d'équipes de science des données et d'équipes de développement pour un flux de travail efficace et des déploiements et une surveillance automatisés. MLOps permet la gestion des modèles par intégration, test et déploiement continus. Les modèles peuvent ensuite être stockés dans des hubs de modèles ou en tant que modèle de concept pré-formé. MLOps et DevOps impliquent tous deux une livraison et une intégration continues, et MLOps intègre également une partie de DevOps dans le cadre de ses opérations, mais MLOps est plus spécifique aux modèles d'apprentissage automatique et aux systèmes ML généralement construits par des ingénieurs en apprentissage automatique et des scientifiques des données, tandis que DevOps est générique et cela implique des ingénieurs logiciels et des ingénieurs DevOps.

Qu'est-ce que le processus MLOps ?

Il s'agit du processus utilisé pendant les MLOps par les data scientists et les ingénieurs ML pour déployer des modèles ML dans la production ML. Il explique également le cycle de vie ML et les opérations de modèle

Le processus MLOps peut être divisé en trois étapes qui sont :

• Phase de compréhension des données et de l'entreprise
• Étape de modélisation
• Phase de surveillance et de versioning

1. Phase de compréhension des données et de l'entreprise

Les processus suivants sont utilisés pendant l'étape de compréhension des données et de l'entreprise de MLOps

• Compréhension métier : il s'agit d'un processus crucial car le modèle d'apprentissage automatique doit être développé en fonction des besoins métier.
• Extraction et collecte de données : le traitement des données est très important dans le processus MLOps, les données doivent d'abord être extraites, puis rassemblées dans des lacs de données et des entrepôts de données, où elles peuvent être utilisées et accessibles.
• Prétraitement et analyse des données : ces données doivent être converties des données brutes en données utilisables sur lesquelles une analyse des données est ensuite effectuée.

Étape de modélisation

Cette étape MLOps traite des processus de développement du machine learning qui sont :

• Formation et développement de modèles. Après l'étape des données, la formation et le développement du modèle viennent ensuite, ce qui implique l'application d'algorithmes ML aux données pour comprendre son modèle, l'entraîner et enregistrer le modèle ML formé.
• Service de modèle et pipelining : ce modèle peut être servi via des outils de pipeline.
• Déploiement du modèle : en situation réelle pour l'utilisation.

Phase d'intégration continue et de versioning

Cette étape est très importante et traite de la surveillance, de la gestion des versions et de l'intégration continue des modèles ML, comprenant les processus suivants :

• Re-formation du modèle et modèles de version : le modèle doit continuer à apprendre à partir des données, de sorte qu'un nouveau modèle de version peut être développé pour répondre aux besoins de l'entreprise
• Surveillance du modèle : une surveillance continue du modèle est nécessaire.
• Livraison continue : cela garantit que le modèle ML fonctionne en continu.

Quels sont les outils de MLOps ?

Les outils MLOps permettent aux entreprises de commerce électronique d'adopter facilement des opérations d'apprentissage automatique dans leurs activités commerciales quotidiennes. Les scientifiques des données peuvent utiliser ces outils pour créer des modèles ML et simplifier l'apprentissage automatique et le déploiement de modèles, ce qui permet de gagner du temps.

Fonctionnalités et capacités des outils MLOps

Ces outils devraient avoir certaines fonctionnalités MLOps clés, à savoir :

• Interface utilisateur simple : une interface simple rend l'outil MLOps facile à utiliser pour tout le monde.
• Les capacités de formation, de surveillance et de gestion des versions des modèles ML doivent être intégrées aux outils MLOps
• Il doit avoir des capacités de visualisation : les outils MLOps doivent fournir des graphiques pour surveiller les modèles ML pendant la formation.
• Il doit prendre en charge la collaboration : les outils MLOps doivent fournir des accessoires de collaboration.
• Il doit fonctionner de manière transparente avec des outils d'intégration et de développement continus.
• Il doit assurer la sécurité des données.

Comment utiliser MLOps pour magnifier ou augmenter votre activité de commerce électronique

Les entreprises de commerce électronique peuvent adopter MLOps pour augmenter les ventes, améliorer la collaboration et d'autres avantages. Les processus MLOps améliorent les entreprises de commerce électronique et donnent aux propriétaires d'entreprise un avantage sur les autres entreprises. Les MLOps peuvent être utilisés pour amplifier les activités de commerce électronique des manières suivantes :

• Les MLOps peuvent être utilisés pour augmenter la présence en ligne des entreprises de commerce électronique : cela se fait pendant le processus d'extraction des données, ce qui permet aux sites Web dotés de plateformes de commerce électronique et de commerce électronique de prendre conscience de la mesure dans laquelle leur présence se fait sentir en ligne, car au cours de ce processus, l'e- les entreprises de commerce découvrent où se trouvent toutes les données.
• Les MLOps peuvent être utilisés pour accélérer le temps d'activité du commerce électronique : la collaboration d'équipe dans les MLOps conduit à un déploiement plus rapide des services dans les entreprises.
• Il peut être utilisé pour l'automatisation des tâches : MLOps automatise les tâches dans le commerce électronique. Par exemple, cela peut aider à développer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les ventes d'un produit particulier pour les années à venir, et cela peut être fait automatiquement par le modèle au lieu d'une estimation manuelle des prix.
• Il peut être utilisé pour favoriser la communication et la collaboration : le processus MLOps tend à améliorer la communication en entreprise et favorise également la collaboration entre les employés de l'entreprise et les data scientists.
• MLOps entraîne une augmentation des ventes : l'application de MLOps à votre entreprise de commerce électronique augmentera les ventes de cette entreprise. Par exemple, une entreprise de marketing peut prédire quelles régions seront intéressées par un produit en créant un modèle ML à partir de données, ce qui peut entraîner une augmentation des ventes.
• Flux de travail amélioré : le flux de travail dans le marketing du commerce électronique est amélioré grâce à la communication transparente fournie par MLOps. Également pendant les MLOps, une surveillance en temps réel est effectuée, ce qui améliore le flux de travail.
• MLOps maintient une entreprise de commerce électronique en avance sur la concurrence : il le fait en générant plus de ventes pour l'entreprise de commerce électronique et en fournissant des modèles d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie pour l'entreprise de commerce électronique.
• MLOps aide à organiser les données d'entreprise et à assurer la sécurité des données : lorsque les données d'une entreprise de commerce électronique sont organisées, cela augmente ou amplifie les ventes d'une entreprise de commerce électronique.
• Les MLOps peuvent aider à identifier la clientèle pour les activités de commerce électronique : l'analyse des données fournit des informations sur l'activité de commerce électronique, ce qui facilite l'identification des clients et la localisation de la clientèle.

Plates-formes et types d'entreprises de commerce électronique pouvant adopter des MLOps pour amplifier les opérations commerciales

Les types d'entreprises de commerce électronique qui peuvent adopter MLOps sont :

• Entreprise à client : lorsque l'entreprise vend des produits directement aux clients
• Business to business (e-commerce b2b) : les entreprises vendent aux entreprises.
• Client à entreprise : permet aux particuliers de vendre des services aux entreprises.
• Client à client : implique la vente de biens entre particuliers.

Voici des exemples de plateformes de commerce électronique couramment utilisées :

• Magento e-commerce est une plate-forme de commerce électronique populaire qui fournit du marketing, une optimisation du référencement, un système de panier d'achat et un contrôle flexible de sa boutique en ligne. Il utilise divers plugins et outils.
• Shopify : chargement rapide et facile à utiliser et fournit d'autres services comme le marketing, le paiement, etc.

Les autres plateformes de commerce électronique sont Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, pour n'en nommer que quelques-unes.

Conclusion

MLOps offre de nombreux avantages lorsqu'il est adopté par les entreprises de commerce électronique, allant de la promotion de la communication à l'augmentation des ventes et à l'identification des clients, entre autres. Par conséquent, les processus MLOps doivent également être adoptés dans une entreprise de commerce électronique, et des outils MLOps appropriés peuvent être utilisés.

Ressources associées

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