Bagaimana MLOps Memperbesar Bisnis eCommerce Anda

Operasi pembelajaran mesin (MLOps) adalah teknologi baru dalam kecerdasan buatan yang terbukti sangat berdampak pada bisnis e-niaga. MLOps menggabungkan pembelajaran mesin untuk prediksi real-time dari penjualan bisnis e-niaga. MLOps juga membantu bisnis dengan mengotomatisasi tugas-tugas yang berlebihan. Posting blog ini membahas MLOps, proses dan alatnya, dan cara menggunakan MLOps untuk memperbesar bisnis e-niaga Anda.

Apa itu MLOps?

Operasi pembelajaran mesin (MLOps) adalah pengiriman berkelanjutan dari pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam oleh kolaborasi tim ilmu data dan tim pengembangan untuk alur kerja yang efisien serta penyebaran dan pemantauan otomatis. MLOps memungkinkan manajemen model dengan integrasi, pengujian, dan penerapan berkelanjutan. Model kemudian dapat disimpan di hub model atau sebagai model konsep yang telah dilatih sebelumnya. MLOps dan DevOps keduanya melibatkan pengiriman dan integrasi berkelanjutan, dan MLOps juga mengintegrasikan beberapa bagian DevOps sebagai bagian dari operasinya, tetapi MLOps lebih spesifik untuk model pembelajaran mesin dan sistem ML yang biasanya dibuat oleh insinyur pembelajaran mesin dan ilmuwan data, sementara DevOps bersifat generik dan ini melibatkan insinyur perangkat lunak dan insinyur DevOps.

Bagaimana proses MLOps?

Ini adalah proses yang digunakan selama MLOps oleh ilmuwan data dan insinyur ML untuk menerapkan model ML ke produksi ML. Ini juga menjelaskan siklus hidup ML dan operasi model

Proses MLOps dapat dibagi menjadi tiga tahap yaitu:

• Tahap pemahaman data dan bisnis
• Tahap pemodelan
• Tahap pemantauan dan pembuatan versi

1. Tahap pemahaman data dan bisnis

Proses berikut digunakan selama tahap pemahaman data dan bisnis MLOps:

• Pemahaman bisnis: ini adalah proses penting karena model pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan kebutuhan bisnis.
• Ekstraksi dan pengumpulan data: berurusan dengan data sangat penting dalam proses MLOps, data perlu diekstraksi terlebih dahulu dan kemudian dikumpulkan ke dalam danau data dan gudang data, di mana data tersebut dapat digunakan dan diakses.
• Pra-pemrosesan dan analisis data: data ini perlu diubah dari data mentah menjadi data yang dapat digunakan untuk kemudian dilakukan analisis data.

Tahap pemodelan

Tahap MLOps ini berkaitan dengan proses pengembangan pembelajaran mesin yaitu:

• Pelatihan dan pengembangan model. Setelah tahap data, pelatihan dan pengembangan model berikutnya, yang melibatkan penerapan algoritma ML ke data untuk memahami polanya, melatihnya, dan menyimpan model ML yang dilatih.
• Penyajian model dan pemipaan: model ini dapat disajikan melalui alat perpipaan.
• Penerapan model: dalam kehidupan nyata untuk penggunaan.

Integrasi berkelanjutan dan tahap pembuatan versi

Tahap ini sangat penting dan berkaitan dengan pemantauan, pembuatan versi, dan integrasi berkelanjutan model ML, yang terdiri dari proses berikut:

• Pelatihan ulang model dan model versi: Model perlu terus belajar dari data, sehingga model versi baru dapat dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan bisnis
• Pemantauan model: pemantauan model berkelanjutan diperlukan.
• Pengiriman berkelanjutan: ini memastikan model ML terus bekerja.

Apa saja alat-alat di MLOps?

Alat MLOps memungkinkan bisnis e-niaga dengan mudah mengadopsi operasi pembelajaran mesin ke dalam aktivitas bisnis sehari-hari mereka. Ilmuwan data dapat menggunakan alat ini untuk membuat model ML dan menyederhanakan pembelajaran mesin dan penerapan model, sehingga menghemat waktu.

Fitur dan kemampuan alat MLOps

Ada beberapa fitur utama MLOps yang harus dimiliki alat ini, yaitu:

• Antarmuka pengguna yang sederhana: antarmuka yang sederhana membuat alat MLOps mudah digunakan oleh siapa saja.
• Pelatihan model ML, pemantauan, dan kemampuan pembuatan versi harus diintegrasikan ke dalam alat MLOps
• Ini harus memiliki kemampuan visualisasi: Alat MLOps harus menyediakan grafik untuk memantau model ML selama pelatihan.
• Itu harus mendukung kolaborasi: Alat MLOps harus menyediakan aksesori kolaborasi.
• Ini harus bekerja dengan mulus dengan integrasi berkelanjutan dan alat pengembangan.
• Ini harus memberikan keamanan data.

Cara menggunakan MLOps untuk memperbesar atau meningkatkan bisnis e-commerce Anda

Bisnis e-commerce dapat mengadopsi MLOps untuk meningkatkan penjualan, meningkatkan kolaborasi, dan manfaat lainnya. Proses MLOps meningkatkan bisnis e-niaga dan memberi pemilik bisnis keunggulan atas bisnis lain. MLOps dapat digunakan untuk memperbesar bisnis e-commerce dengan cara berikut:

• MLOps dapat digunakan untuk meningkatkan kehadiran online bisnis e-commerce: ini dilakukan selama proses ekstraksi data, yang memungkinkan situs web dengan platform eCommerce dan e-commerce untuk menyadari seberapa besar kehadiran mereka dirasakan secara online karena selama proses ini e- bisnis perdagangan menemukan di mana semua data berada.
• MLOps dapat digunakan untuk mempercepat waktu bisnis e-commerce: kolaborasi tim di MLOps mengarah pada penyebaran layanan yang lebih cepat dalam bisnis.
• Ini dapat digunakan untuk otomatisasi tugas: MLOps mengotomatiskan tugas dalam bisnis e-niaga. Misalnya, ini dapat membantu mengembangkan model pembelajaran mesin untuk memprediksi penjualan produk tertentu untuk tahun-tahun mendatang, dan ini dapat dilakukan secara otomatis oleh model, bukan estimasi harga manual.
• Ini dapat digunakan untuk mempromosikan komunikasi dan kolaborasi: proses MLOps cenderung meningkatkan komunikasi dalam bisnis dan juga mempromosikan kolaborasi antara karyawan bisnis dan ilmuwan data.
• MLOps menghasilkan peningkatan penjualan: menerapkan MLOps ke bisnis e-niaga Anda akan meningkatkan penjualan dalam bisnis itu. Misalnya, bisnis pemasaran dapat memprediksi wilayah mana yang akan tertarik pada suatu produk dengan membangun model ML dari data, yang dapat menghasilkan peningkatan penjualan.
• Alur kerja yang ditingkatkan: alur kerja dalam pemasaran e-niaga ditingkatkan karena komunikasi tanpa batas yang disediakan MLOps. Juga selama MLOps, pemantauan waktu nyata dilakukan yang meningkatkan alur kerja.
• MLOps menjaga bisnis e-niaga di depan persaingan: ia melakukannya dengan menghasilkan lebih banyak penjualan untuk bisnis e-niaga dan menyediakan model pembelajaran mesin canggih untuk bisnis e-niaga.
• MLOps membantu mengatur data bisnis dan memberikan keamanan data: ketika data bisnis e-niaga diatur, ini meningkatkan atau memperbesar penjualan bisnis e-niaga.
• MLOps dapat membantu mengidentifikasi basis pelanggan untuk bisnis e-niaga: analisis data memberikan wawasan tentang bisnis e-niaga sehingga memudahkan untuk mengidentifikasi pelanggan dan mengetahui di mana basis pelanggan berada.

Platform dan jenis bisnis e-commerce yang dapat mengadopsi MLOps untuk memperbesar operasi bisnis

Jenis bisnis e-commerce yang dapat mengadopsi MLOps adalah:

• Bisnis ke pelanggan: di mana bisnis menjual produk ke pelanggan secara langsung
• Bisnis ke bisnis (b2b e-commerce): bisnis menjual ke bisnis.
• Pelanggan ke bisnis: memungkinkan individu untuk menjual layanan ke bisnis.
• Pelanggan ke pelanggan: melibatkan penjualan barang antar individu.

Contoh platform e-commerce yang populer digunakan adalah:

• Magento e-commerce adalah platform e-niaga populer yang menyediakan pemasaran, pengoptimalan SEO, dan sistem keranjang belanja, serta kontrol fleksibel atas toko online-nya. Ini menggunakan berbagai plugin dan alat.
• Shopify: memuat cepat dan mudah digunakan serta menyediakan layanan lain seperti pemasaran, pembayaran, dll.

Platform e-commerce lainnya adalah Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, untuk beberapa nama.

Kesimpulan

MLOps memberikan banyak manfaat ketika diadopsi oleh bisnis e-commerce mulai dari mempromosikan komunikasi, hingga peningkatan penjualan dan identifikasi pelanggan, antara lain. Oleh karena itu proses MLOps juga harus diadopsi dalam bisnis e-commerce, dan alat MLOps yang sesuai dapat digunakan.

Sumber daya terkait

• MLOps: Operasi pembelajaran mesin
• MLOps: Apa Itu, Mengapa Penting, dan Bagaimana Mengimplementasikannya
• MLOps vs. DevOps: Apa Perbedaannya?
• Apa itu MLOps? Operasi Pembelajaran Mesin Dijelaskan
• Ikhtisar Alat MLOps
• Alat MLOps Terbaik dan Cara Mengevaluasinya
• 5 Penggunaan Umum MLO dalam Bisnis
• Bagaimana Platform MLOps Membantu Bisnis Anda
• Verta.ai
• Industri cenderung berubah dengan pembelajaran mesin