MLOpsがeコマースビジネスを拡大する方法

公開: 2021-12-07

機械学習オペレーション（MLOps）は、eコマースビジネスに非常に影響を与えることが証明されている人工知能の新しいテクノロジーです。 MLOpsには、eコマースビジネスの売上をリアルタイムで予測するための機械学習が組み込まれています。 MLOpsは、冗長なタスクを自動化することで企業を支援します。このブログ投稿では、MLOps、そのプロセスとツール、およびMLOpsを使用してeコマースビジネスを拡大する方法について説明しています。

MLOpsとは何ですか？

機械学習オペレーション（MLOps）は、データサイエンスチームと開発チームのコラボレーションによる機械学習モデルとディープラーニングモデルの継続的デリバリーであり、効率的なワークフローと自動化された展開と監視を実現します。 MLOpsは、継続的インテグレーション、テスト、および展開によるモデル管理を可能にします。モデルは、モデルハブに保存することも、事前にトレーニングされたコンセプトモデルとして保存することもできます。 MLOpsとDevOpsはどちらも継続的な配信と統合を伴い、MLOpsはDevOpsの一部を運用の一部として統合しますが、MLOpsは機械学習モデルとMLシステムに固有であり、通常は機械学習エンジニアとデータサイエンティストによって構築されますが、DevOpsは一般的ですソフトウェアエンジニアとDevOpsエンジニアが関与します。

MLOpsプロセスとは何ですか？

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これは、データサイエンティストとMLエンジニアがMLモデルをMLプロダクションにデプロイするためにMLOps中に使用するプロセスです。また、MLのライフサイクルとモデルの運用についても説明します

MLOpsプロセスは、次の3つの段階に分けることができます。

データとビジネスの理解段階
モデリング段階
監視とバージョン管理の段階

データとビジネスの理解段階

次のプロセスは、MLOpsのデータとビジネスの理解段階で使用されます

ビジネスの理解：機械学習モデルはビジネスニーズに基づいて開発されるため、これは重要なプロセスです。
データの抽出と収集：MLOpsプロセスではデータの処理が非常に重要です。データを最初に抽出してから、データレイクとデータウェアハウスに収集し、そこで使用およびアクセスできるようにする必要があります。
データの前処理と分析：このデータは、生データから使用可能なデータに変換され、データ分析が実行される必要があります。

モデリング段階

このMLOpsステージでは、次のような機械学習開発プロセスを扱います。

モデルのトレーニングと開発。データステージの後、モデルのトレーニングと開発が次に行われます。これには、データにMLアルゴリズムを適用してそのパターンを理解し、トレーニングし、トレーニングされたMLモデルを保存することが含まれます。
モデルの提供とパイプライン化：このモデルはパイプラインツールを介して提供できます。
モデルの展開：実際に使用します。

継続的インテグレーションとバージョン管理の段階

この段階は非常に重要であり、MLモデルの監視、バージョン管理、および継続的インテグレーションを扱います。これは、次のプロセスで構成されます。

モデルの再トレーニングとバージョンモデル：モデルはデータから学習を継続する必要があるため、ビジネスニーズに合わせて新しいバージョンモデルを開発できます。
モデルの監視：継続的なモデルの監視が必要です。
継続的デリバリー：これにより、MLモデルが継続的に機能することが保証されます。

MLOpsのツールは何ですか？

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MLOpsツールを使用すると、eコマースビジネスで機械学習操作を日常のビジネス活動に簡単に取り入れることができます。データサイエンティストは、これらのツールを使用してMLモデルを構築し、機械学習とモデルのデプロイを簡素化して、時間を節約できます。

MLOpsツールの特徴と機能

これらのツールに必要ないくつかの主要なMLOps機能があります。それらは次のとおりです。

シンプルなユーザーインターフェイス：シンプルなインターフェイスにより、MLOpsツールは誰でも簡単に使用できます。
MLモデルのトレーニング、監視、バージョン管理機能をMLOpsツールに統合する必要があります
視覚化機能が必要です。MLOpsツールは、トレーニング中にMLモデルを監視するためのグラフを提供する必要があります。
コラボレーションをサポートする必要があります。MLOpsツールはコラボレーションアクセサリを提供する必要があります。
継続的インテグレーションおよび開発ツールとシームレスに連携する必要があります。
データのセキュリティを提供する必要があります。

MLOpsを使用してeコマースビジネスを拡大または拡大する方法

EコマースビジネスはMLOpsを採用して、売上の増加、コラボレーションの向上、およびその他のメリットを得ることができます。 MLOpsプロセスは、eコマースビジネスを改善し、ビジネスオーナーに他のビジネスよりも優位性を与えます。 MLOpsは、次の方法でeコマースビジネスを拡大するために使用できます。

MLOpsは、eコマースビジネスのオンラインプレゼンスを高めるために使用できます。これは、データ抽出プロセス中に実行されます。これにより、eコマースおよびeコマースプラットフォームを備えたWebサイトは、このプロセス中にeコマースおよびeコマースプラットフォームがオンラインでどの程度プレゼンスを感じているかを認識できます。コマースビジネスは、すべてのデータがどこにあるかを発見します。
MLOpsは、eコマースのビジネス時間を短縮するために使用できます。MLOpsでのチームコラボレーションは、ビジネスでのサービスのより迅速な展開につながります。
タスクの自動化に使用できます。MLOpsはeコマースビジネスのタスクを自動化します。たとえば、今後数年間の特定の製品の売上を予測するための機械学習モデルの開発に役立ちます。これは、手動の価格見積もりではなく、モデルによって自動的に実行できます。
コミュニケーションとコラボレーションを促進するために使用できます。MLOpsプロセスは、ビジネスにおけるコミュニケーションを改善し、ビジネス従業員とデータサイエンティスト間のコラボレーションを促進する傾向があります。
MLOpsは売り上げの増加につながります。MLOpsをeコマースビジネスに適用すると、そのビジネスの売り上げが増加します。たとえば、マーケティングビジネスは、データからMLモデルを構築することで、どの地域が製品に関心を持つかを予測できます。これにより、売上が増加する可能性があります。
ワークフローの改善：MLOpsが提供するシームレスな通信により、eコマースマーケティングのワークフローが改善されます。また、MLOps中には、ワークフローを改善するリアルタイムの監視が行われます。
MLOpsは、eコマースビジネスを競合他社に先んじて維持します。これは、eコマースビジネスの売り上げを増やし、eコマースビジネスに最先端の機械学習モデルを提供することで実現します。
MLOpsは、ビジネスデータの整理とデータセキュリティの提供に役立ちます。eコマースビジネスデータを整理すると、eコマースビジネスの売り上げが増加または拡大します。
MLOpsは、eコマースビジネスの顧客ベースを特定するのに役立ちます。データ分析により、eコマースビジネスへの洞察が得られ、顧客の特定と顧客ベースの場所の把握が容易になります。

MLOpsを採用して事業運営を拡大できるプラットフォームとeコマースビジネスの種類

MLOpsを採用できるeコマースビジネスの種類は次のとおりです。

ビジネスから顧客へ：ビジネスが顧客に製品を直接販売する場所
企業間取引（b2b eコマース）：企業は企業に販売します。
顧客から企業へ：個人が企業にサービスを販売できるようにします。
消費者間：個人間の商品の販売を含みます。

一般的に使用されるeコマースプラットフォームの例は次のとおりです。

Magento eコマースは、マーケティング、SEO最適化、ショッピングカートシステム、およびオンラインストアの柔軟な制御を提供する人気のあるeコマースプラットフォームです。さまざまなプラグインとツールを使用します。
Shopify：読み込みが速く、使いやすく、マーケティング、支払いなどの他のサービスを提供します。

他のeコマースプラットフォームには、Wix、Volusion、shift4shop、Weebly、Prestashopなどがあります。

結論

MLOpsは、コミュニケーションの促進から、売上や顧客の識別の増加など、eコマースビジネスに採用されると多くのメリットをもたらします。したがって、MLOpsプロセスはeコマースビジネスでも採用する必要があり、適切なMLOpsツールを使用できます。