Come MLOps ingrandisce la tua attività di eCommerce

Le operazioni di apprendimento automatico (MLOps) sono una tecnologia emergente nell'intelligenza artificiale che ha dimostrato di avere un grande impatto sulle attività di e-commerce. MLOps incorpora l'apprendimento automatico per la previsione in tempo reale delle vendite di attività di e-commerce. MLOps aiuta anche le aziende ad automatizzare le attività ridondanti. Questo post sul blog discute gli MLOps, i suoi processi e strumenti e come utilizzare gli MLOps per ingrandire la tua attività di e-commerce.

Che cos'è MLOps?

Le operazioni di machine learning (MLOps) sono la fornitura continua di modelli di machine learning e deep learning tramite la collaborazione di team di data science e team di sviluppo per un flusso di lavoro efficiente e implementazioni e monitoraggio automatizzati. MLOps consente la gestione dei modelli mediante integrazione, test e distribuzione continui. I modelli possono quindi essere archiviati in hub modello o come modello concettuale pre-addestrato. MLOps e DevOps implicano entrambi la distribuzione e l'integrazione continue e MLOps integra anche alcune parti di DevOps come parte delle sue operazioni, ma MLOps è più specifico per i modelli di machine learning e i sistemi ML solitamente creati da ingegneri di machine learning e data scientist, mentre DevOps è generico e coinvolge ingegneri del software e ingegneri DevOps.

Qual è il processo MLOps?

Questo è il processo utilizzato durante gli MLOps da data scientist e ingegneri ML per distribuire modelli ML alla produzione ML. Spiega anche il ciclo di vita di ML e le operazioni del modello

Il processo MLOps può essere suddiviso in tre fasi che sono:

• Fase di comprensione dei dati e del business
• Fase di modellazione
• Fase di monitoraggio e versionamento

1. Fase di comprensione dei dati e del business

I seguenti processi vengono utilizzati durante la fase di comprensione dei dati e del business di MLOps

• Comprensione del business: questo è un processo cruciale perché il modello di machine learning deve essere sviluppato in base alle esigenze del business.
• Estrazione e raccolta dati: la gestione dei dati è molto importante nel processo MLOps, i dati devono essere prima estratti e poi raccolti in data lake e data warehouse, dove possono essere utilizzati e consultati.
• Preelaborazione e analisi dei dati: questi dati devono essere convertiti dai dati grezzi in dati utilizzabili su cui viene quindi eseguita l'analisi dei dati.

Fase di modellazione

Questa fase di MLOps si occupa dei processi di sviluppo del machine learning che sono:

• Formazione e sviluppo del modello. Dopo la fase dei dati, si passa all'addestramento e allo sviluppo del modello, che prevede l'applicazione di algoritmi ML ai dati per comprenderne il modello, addestrarlo e salvare il modello ML addestrato.
• Servizio di modelli e pipeline: questo modello può essere servito tramite strumenti di pipeline.
• Implementazione del modello: nella vita reale per l'utilizzo.

Fase di integrazione continua e versioning

Questa fase è molto importante e riguarda il monitoraggio, il versioning e l'integrazione continua dei modelli ML, comprendendo i seguenti processi:

• Riqualificazione del modello e modelli di versione: il modello deve continuare ad apprendere dai dati, quindi è possibile sviluppare un nuovo modello di versione per soddisfare le esigenze aziendali
• Monitoraggio del modello: è necessario un monitoraggio continuo del modello.
• Erogazione continua: questo assicura il funzionamento continuo del modello ML.

Quali sono gli strumenti in MLOps?

Gli strumenti MLOps consentono alle aziende di e-commerce di adottare facilmente le operazioni di machine learning nelle loro attività quotidiane. I data scientist possono utilizzare questi strumenti per creare modelli ML e semplificare l'apprendimento automatico e la distribuzione dei modelli, risparmiando così tempo.

Caratteristiche e capacità degli strumenti MLOps

Ci sono alcune caratteristiche chiave di MLOps che questi strumenti dovrebbero avere, che sono:

• Interfaccia utente semplice: un'interfaccia semplice rende lo strumento MLOps facile da usare per chiunque.
• Le capacità di formazione, monitoraggio e controllo delle versioni del modello ML dovrebbero essere integrate negli strumenti MLOps
• Dovrebbe avere capacità di visualizzazione: gli strumenti MLOps dovrebbero fornire grafici per monitorare i modelli ML durante l'addestramento.
• Dovrebbe supportare la collaborazione: gli strumenti MLOps dovrebbero fornire accessori per la collaborazione.
• Dovrebbe funzionare perfettamente con l'integrazione continua e gli strumenti di sviluppo.
• Dovrebbe garantire la sicurezza dei dati.

Come utilizzare MLOps per ingrandire o aumentare la tua attività di e-commerce

Le aziende di e-commerce possono adottare MLOps per aumentare le vendite, migliorare la collaborazione e altri vantaggi. I processi MLOps migliorano le attività di e-commerce e offrono agli imprenditori un vantaggio rispetto ad altre attività. MLOps può essere utilizzato per ingrandire l'attività di e-commerce nei seguenti modi:

• Gli MLOps possono essere utilizzati per aumentare la presenza online del business e-commerce: ciò avviene durante il processo di estrazione dei dati, che consente ai siti Web con piattaforme eCommerce e e-commerce di prendere coscienza di quanto la loro presenza sia percepita online perché durante questo processo l'e-commerce l'attività commerciale scopre dove si trovano tutti i dati.
• MLOps può essere utilizzato per velocizzare i tempi di attività dell'e-commerce: la collaborazione in team in MLOps porta a un'implementazione più rapida dei servizi nelle aziende.
• Può essere utilizzato per l'automazione delle attività: MLOps automatizza le attività nell'attività di e-commerce. Ad esempio, può aiutare a sviluppare un modello di apprendimento automatico per prevedere le vendite di un particolare prodotto per i prossimi anni, e questo può essere fatto automaticamente dal modello anziché dalla stima manuale dei prezzi.
• Può essere utilizzato per promuovere la comunicazione e la collaborazione: il processo MLOps tende a migliorare la comunicazione nel business e anche a promuovere la collaborazione tra dipendenti aziendali e data scientist.
• MLOps si traduce in un aumento delle vendite: l'applicazione di MLOps alla tua attività di e-commerce aumenterà le vendite in tale attività. Ad esempio, un'azienda di marketing può prevedere quali regioni saranno interessate a un prodotto costruendo un modello ML dai dati, che può portare a un aumento delle vendite.
• Flusso di lavoro migliorato: il flusso di lavoro nel marketing e-commerce è migliorato grazie alla comunicazione senza interruzioni fornita da MLOps. Anche durante MLOps, viene eseguito il monitoraggio in tempo reale che migliora il flusso di lavoro.
• MLOps mantiene un'attività di e-commerce davanti alla concorrenza: lo fa generando più vendite per l'attività di e-commerce e fornendo modelli di machine learning all'avanguardia per l'attività di e-commerce.
• MLOps aiuta a organizzare i dati aziendali e fornire la sicurezza dei dati: quando i dati di un'attività di e-commerce sono organizzati, ciò aumenta o ingrandisce le vendite di un'attività di e-commerce.
• MLOps può aiutare a identificare la base di clienti per l'attività di e-commerce: l'analisi dei dati fornisce informazioni dettagliate sull'attività di e-commerce rendendo più facile identificare i clienti e sapere dove si trova la base di clienti.

Piattaforme e tipi di attività di e-commerce che possono adottare MLOp per ingrandire le operazioni aziendali

I tipi di attività di e-commerce che possono adottare MLOps sono:

• Business to customer: dove l'azienda vende direttamente i prodotti ai clienti
• Business to business (e-commerce b2b): il business vende alle imprese.
• Da cliente a impresa: consente agli individui di vendere servizi alle imprese.
• Da cliente a cliente: implica la vendita di beni tra privati.

Esempi di piattaforme di e-commerce comunemente utilizzate sono:

• L'e-commerce Magento è una popolare piattaforma di e-commerce che fornisce marketing, ottimizzazione SEO e un sistema di carrello degli acquisti e un controllo flessibile sul suo negozio online. Utilizza vari plugin e strumenti.
• Shopify: caricamento veloce e facile da usare e fornisce altri servizi come marketing, pagamento, ecc.

Altre piattaforme di e-commerce sono Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, solo per citarne alcune.

Conclusione

MLOps offre molti vantaggi se adottato dalle aziende di e-commerce che vanno dalla promozione della comunicazione, all'aumento delle vendite e all'identificazione dei clienti, tra gli altri. Pertanto i processi MLOps dovrebbero essere adottati anche in un'attività di e-commerce e possono essere utilizzati strumenti MLOps adeguati.

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