Jak MLOps powiększają Twój biznes eCommerce

Operacje uczenia maszynowego (MLOps) to nowa technologia w sztucznej inteligencji, która okazała się bardzo istotna dla firm zajmujących się handlem elektronicznym. MLOps wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania w czasie rzeczywistym sprzedaży biznesowej e-commerce. MLOps pomaga również firmom w automatyzacji zbędnych zadań. W tym poście na blogu omówiono MLOps, ich procesy i narzędzia oraz sposób wykorzystania MLOps do rozwijania działalności e-commerce.

Co to jest MLOp?

Operacje uczenia maszynowego (MLOps) to ciągłe dostarczanie modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego poprzez współpracę zespołów zajmujących się analizą danych i programistami w celu wydajnego przepływu pracy oraz zautomatyzowanych wdrożeń i monitorowania. MLOps umożliwia zarządzanie modelami poprzez ciągłą integrację, testowanie i wdrażanie. Modele można następnie przechowywać w centrach modeli lub jako wstępnie wytrenowany model koncepcyjny. Zarówno MLOps, jak i DevOps obejmują ciągłe dostarczanie i integrację, a MLOps integruje również część DevOps w ramach swoich operacji, ale MLOps jest bardziej specyficzny dla modeli uczenia maszynowego i systemów ML zwykle tworzonych przez inżynierów uczenia maszynowego i naukowców zajmujących się danymi, podczas gdy DevOps jest ogólny i angażuje inżynierów oprogramowania i inżynierów DevOps.

Na czym polega proces MLOps?

Jest to proces używany podczas MLOp przez naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML do wdrażania modeli ML do produkcji ML. Wyjaśnia również cykl życia ML i operacje modelu

Proces MLOps można podzielić na trzy etapy, którymi są:

• Etap zrozumienia danych i biznesu
• Etap modelowania
• Etap monitorowania i wersjonowania

1. Etap zrozumienia danych i biznesu

Następujące procesy są wykorzystywane na etapie zrozumienia danych i biznesu w MLOps

• Zrozumienie biznesu: jest to kluczowy proces, ponieważ model uczenia maszynowego ma być rozwijany w oparciu o potrzeby biznesowe.
• Ekstrakcja i gromadzenie danych: zajmowanie się danymi jest bardzo ważne w procesie MLOps, dane muszą być najpierw wyodrębnione, a następnie zebrane w jeziorach danych i hurtowniach danych, gdzie można je wykorzystać i uzyskać do nich dostęp.
• Wstępne przetwarzanie i analiza danych: dane te należy przekonwertować z danych surowych na dane użyteczne, na których następnie przeprowadzana jest analiza danych.

Etap modelowania

Ten etap MLOps dotyczy procesów rozwoju uczenia maszynowego, które są:

• Szkolenie i rozwój modeli. Po etapie danych następuje uczenie i opracowywanie modelu, które obejmuje zastosowanie algorytmów ML do danych w celu zrozumienia ich wzorca, uczenia go i zapisywania uczonego modelu ML.
• Obsługa modelu i potokowanie: ten model może być obsługiwany za pomocą narzędzi potoku.
• Wdrażanie modelu: w prawdziwym życiu do użytku.

Etap ciągłej integracji i wersjonowania

Ten etap jest bardzo ważny i dotyczy monitorowania, wersjonowania i ciągłej integracji modeli ML, obejmujących następujące procesy:

• Ponowne szkolenie modelu i modele wersji: model musi kontynuować naukę na podstawie danych, więc nowy model wersji może zostać opracowany w celu dostosowania do potrzeb biznesowych
• Monitorowanie modelu: konieczne jest ciągłe monitorowanie modelu.
• Ciągła dostawa: zapewnia to ciągłą pracę modelu ML.

Jakie są narzędzia w MLOps?

Narzędzia MLOps umożliwiają firmom e-commerce łatwe wdrażanie operacji uczenia maszynowego do codziennej działalności biznesowej. Naukowcy zajmujący się danymi mogą używać tych narzędzi do tworzenia modeli ML oraz upraszczania uczenia maszynowego i wdrażania modeli, oszczędzając w ten sposób czas.

Cechy i możliwości narzędzi MLOps

Istnieje kilka kluczowych funkcji MLOps, które te narzędzia powinny mieć, a są to:

• Prosty interfejs użytkownika: prosty interfejs sprawia, że ​​narzędzie MLOps jest łatwe w użyciu dla każdego.
• Funkcje uczenia, monitorowania i wersjonowania modeli ML powinny być zintegrowane z narzędziami MLOps
• Powinien mieć możliwości wizualizacji: narzędzia MLOps powinny dostarczać wykresy do monitorowania modeli ML podczas szkolenia.
• Powinno wspierać współpracę: narzędzia MLOps powinny zapewniać akcesoria do współpracy.
• Powinien bezproblemowo współpracować z narzędziami do ciągłej integracji i rozwoju.
• Powinien zapewniać bezpieczeństwo danych.

Jak wykorzystać MLOps, aby powiększyć lub rozwinąć swój biznes e-commerce?

Firmy zajmujące się handlem elektronicznym mogą stosować MLOps, aby zwiększyć sprzedaż, poprawić współpracę i inne korzyści. Procesy MLOps usprawniają działalność e-commerce i dają właścicielom firm przewagę nad innymi firmami. MLOps mogą być wykorzystywane do powiększania biznesu e-commerce w następujący sposób:

• MLOps można wykorzystać do zwiększenia obecności biznesu e-commerce w Internecie: odbywa się to podczas procesu ekstrakcji danych, co pozwala stronom internetowym z platformami eCommerce i e-commerce uświadomić sobie, jak bardzo ich obecność jest odczuwalna w Internecie, ponieważ podczas tego procesu e- firma handlowa odkrywa, gdzie znajdują się wszystkie dane.
• MLOps można wykorzystać do przyspieszenia czasu biznesowego e-commerce: współpraca zespołowa w MLOps prowadzi do szybszego wdrażania usług w firmach.
• Może służyć do automatyzacji zadań: MLOps automatyzuje zadania w biznesie e-commerce. Na przykład może pomóc w opracowaniu modelu uczenia maszynowego do przewidywania sprzedaży konkretnego produktu w nadchodzących latach, a to może odbywać się automatycznie przez model zamiast ręcznego szacowania ceny.
• Można go wykorzystać do promowania komunikacji i współpracy: proces MLOps ma tendencję do poprawy komunikacji w biznesie, a także promowania współpracy między pracownikami biznesowymi a analitykami danych.
• MLOps skutkuje wzrostem sprzedaży: zastosowanie MLOps w swoim biznesie e-commerce zwiększy sprzedaż w tym biznesie. Na przykład firma marketingowa może przewidzieć, które regiony będą zainteresowane produktem, budując model ML na podstawie danych, co może prowadzić do wzrostu sprzedaży.
• Ulepszony przepływ pracy: przepływ pracy w marketingu e-commerce jest ulepszony dzięki płynnej komunikacji zapewnianej przez MLOps. Również podczas MLOps odbywa się monitorowanie w czasie rzeczywistym, co poprawia przepływ pracy.
• MLOps utrzymuje biznes e-commerce przed konkurencją: robi to poprzez generowanie większej sprzedaży dla biznesu e-commerce i dostarczanie najnowocześniejszych modeli uczenia maszynowego dla biznesu e-commerce.
• MLOps pomaga organizować dane biznesowe i zapewnia bezpieczeństwo danych: organizowanie danych biznesowych e-commerce zwiększa lub zwiększa sprzedaż firmy e-commerce.
• MLOps może pomóc w identyfikacji bazy klientów dla biznesu e-commerce: analiza danych zapewnia wgląd w biznes e-commerce, ułatwiając identyfikację klientów i wiedzieć, gdzie znajduje się baza klientów.

Platformy i rodzaje biznesu e-commerce, które mogą stosować MLOps w celu zwiększenia działalności biznesowej

Rodzaje firm e-commerce, które mogą stosować MLOps, to:

• Firma do klienta: gdzie firma sprzedaje produkty bezpośrednio klientom
• Business to business (b2b e-commerce): firma sprzedaje firmom.
• Klient do biznesu: pozwala osobom fizycznym sprzedawać usługi firmom.
• Klient do klienta: obejmuje sprzedaż towarów między osobami fizycznymi.

Przykładami powszechnie używanych platform e-commerce są:

• Magento e-commerce to popularna platforma e-commerce, która zapewnia marketing, optymalizację SEO i system koszyka zakupowego oraz elastyczną kontrolę nad swoim sklepem internetowym. Wykorzystuje różne wtyczki i narzędzia.
• Shopify: szybkie ładowanie i łatwe w użyciu oraz zapewnia inne usługi, takie jak marketing, płatności itp.

Inne platformy e-commerce to Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, żeby wymienić tylko kilka.

Wniosek

MLOps zapewnia wiele korzyści, gdy jest przyjmowany przez firmy e-commerce, począwszy od promowania komunikacji, po wzrost sprzedaży i identyfikację klienta. Dlatego procesy MLOps powinny być również stosowane w biznesie e-commerce i można użyć odpowiednich narzędzi MLOps.

Powiązane zasoby

• MLOps: operacje uczenia maszynowego
• MLOps: co to jest, dlaczego ma znaczenie i jak to wdrożyć
• MLOps vs. DevOps: jaka jest różnica?
• Co to jest MLOp? Objaśnienie operacji uczenia maszynowego
• Przegląd narzędzi MLOps
• Najlepsze narzędzia MLOps i jak je oceniać
• 5 typowych zastosowań MLOps w biznesie
• Jak platforma MLOps może pomóc Twojej firmie?
• Verta.ai
• Branże, które prawdopodobnie zmienią się dzięki uczeniu maszynowemu