Como os MLOps ampliam seus negócios de comércio eletrônico

As operações de aprendizado de máquina (MLOps) são uma tecnologia emergente em inteligência artificial que provou ser muito impactante nos negócios de comércio eletrônico. O MLOps incorpora aprendizado de máquina para previsão em tempo real das vendas de negócios de comércio eletrônico. O MLOps também ajuda as empresas a automatizar tarefas redundantes. Esta postagem de blog discute o MLOps, seus processos e ferramentas e como usar o MLOps para ampliar seus negócios de comércio eletrônico.

O que é MLOps?

As operações de aprendizado de máquina (MLOps) são a entrega contínua de modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo pela colaboração de equipes de ciência de dados e equipes de desenvolvimento para fluxo de trabalho eficiente e implantações e monitoramento automatizados. O MLOps permite o gerenciamento de modelos por integração, teste e implantação contínuos. Os modelos podem ser armazenados em hubs de modelo ou como um modelo de conceito pré-treinado. MLOps e DevOps envolvem entrega e integração contínuas, e o MLOps também integra parte do DevOps como parte de suas operações, mas o MLOps é mais específico para modelos de aprendizado de máquina e sistemas de ML geralmente construídos por engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados, enquanto o DevOps é genérico e envolve engenheiros de software e engenheiros de DevOps.

O que é o processo MLOps?

Esse é o processo usado durante MLOps por cientistas de dados e engenheiros de ML para implantar modelos de ML na produção de ML. Também explica o ciclo de vida do ML e as operações do modelo

O processo de MLOps pode ser dividido em três etapas que são:

• Fase de entendimento de dados e negócios
• Estágio de modelagem
• Estágio de monitoramento e versão

1. Fase de entendimento de dados e negócios

Os processos a seguir são usados ​​durante o estágio de compreensão de dados e negócios de MLOps

• Compreensão do negócio: este é um processo crucial porque o modelo de aprendizado de máquina deve ser desenvolvido com base nas necessidades do negócio.
• Extração e coleta de dados: lidar com dados é muito importante no processo de MLOps, os dados precisam primeiro ser extraídos e depois reunidos em data lakes e data warehouses, onde podem ser usados ​​e acessados.
• Pré-processamento e análise de dados: esses dados precisam ser convertidos dos dados brutos em dados utilizáveis ​​nos quais a análise de dados é realizada.

Estágio de modelagem

Este estágio de MLOps lida com os processos de desenvolvimento de aprendizado de máquina que são:

• Treinamento e desenvolvimento de modelos. Após o estágio de dados, vem o treinamento e desenvolvimento do modelo, que envolve a aplicação de algoritmos de ML aos dados para entender seu padrão, treiná-lo e salvar o modelo de ML treinado.
• Serviço de modelo e pipeline: esse modelo pode ser servido por meio de ferramentas de pipeline.
• Implantação do modelo: na vida real para uso.

Estágio de integração e versão contínua

Esta etapa é muito importante e trata do monitoramento, versionamento e integração contínua de modelos de ML, compreendendo os seguintes processos:

• Retreinamento do modelo e modelos de versão: o modelo precisa continuar aprendendo com os dados, para que um novo modelo de versão possa ser desenvolvido para atender às necessidades de negócios
• Monitoramento do modelo: o monitoramento contínuo do modelo é necessário.
• Entrega contínua: isso garante que o modelo de ML esteja funcionando continuamente.

Quais são as ferramentas em MLOps?

As ferramentas MLOps permitem que as empresas de comércio eletrônico adotem facilmente operações de aprendizado de máquina em suas atividades comerciais diárias. Os cientistas de dados podem usar essas ferramentas para criar modelos de ML e simplificar o aprendizado de máquina e a implantação de modelos, economizando tempo.

Recursos e capacidades das ferramentas MLOps

Existem alguns recursos principais de MLOps que essas ferramentas devem ter, que são:

• Interface de usuário simples: uma interface simples torna a ferramenta MLOps fácil de usar para qualquer pessoa.
• Os recursos de treinamento, monitoramento e controle de versão do modelo de ML devem ser integrados às ferramentas de MLOps
• Deve ter recursos de visualização: as ferramentas MLOps devem fornecer gráficos para monitorar os modelos de ML durante o treinamento.
• Ele deve oferecer suporte à colaboração: as ferramentas MLOps devem fornecer acessórios de colaboração.
• Deve funcionar perfeitamente com integração contínua e ferramentas de desenvolvimento.
• Deve fornecer segurança de dados.

Como usar MLOps para ampliar ou aumentar seu negócio de e-commerce

As empresas de comércio eletrônico podem adotar MLOps para aumentar as vendas, melhorar a colaboração e outros benefícios. Os processos de MLOps melhoram os negócios de comércio eletrônico e dão aos proprietários de negócios uma vantagem sobre outros negócios. Os MLOps podem ser usados ​​para ampliar os negócios de comércio eletrônico das seguintes maneiras:

• Os MLOps podem ser usados ​​para aumentar a presença online de negócios de e-commerce: isso é feito durante o processo de extração de dados, o que permite que sites com plataformas de eCommerce e e-commerce tomem consciência do quanto sua presença é sentida online, pois durante esse processo o e-commerce a empresa de comércio eletrônico descobre onde todos os dados estão localizados.
• O MLOps pode ser usado para acelerar o tempo de negócios do comércio eletrônico: a colaboração em equipe no MLOps leva a uma implantação mais rápida de serviços nos negócios.
• Pode ser usado para automação de tarefas: MLOps automatiza tarefas em negócios de comércio eletrônico. Por exemplo, pode ajudar a desenvolver um modelo de aprendizado de máquina para prever as vendas de um determinado produto para os próximos anos, e isso pode ser feito automaticamente pelo modelo em vez da estimativa manual de preços.
• Ele pode ser usado para promover a comunicação e a colaboração: o processo MLOps tende a melhorar a comunicação nos negócios e também promover a colaboração entre funcionários de negócios e cientistas de dados.
• MLOps resulta em um aumento de vendas: aplicar MLOps ao seu negócio de comércio eletrônico aumentará as vendas nesse negócio. Por exemplo, uma empresa de marketing pode prever quais regiões terão interesse em um produto criando um modelo de ML a partir de dados, o que pode levar a um aumento nas vendas.
• Fluxo de trabalho aprimorado: o fluxo de trabalho no marketing de comércio eletrônico é aprimorado devido à comunicação perfeita que o MLOps fornece. Também durante MLOps, o monitoramento em tempo real é feito, o que melhora o fluxo de trabalho.
• O MLOps mantém um negócio de comércio eletrônico à frente da concorrência: ele faz isso gerando mais vendas para o negócio de comércio eletrônico e fornecendo modelos de aprendizado de máquina de última geração para o negócio de comércio eletrônico.
• MLOps ajuda a organizar dados de negócios e fornecer segurança de dados: quando os dados de uma empresa de comércio eletrônico são organizados, isso aumenta ou amplia as vendas de uma empresa de comércio eletrônico.
• Os MLOps podem ajudar a identificar a base de clientes para negócios de comércio eletrônico: a análise de dados fornece insights sobre os negócios de comércio eletrônico, facilitando a identificação de clientes e a localização da base de clientes.

Plataformas e tipos de negócios de comércio eletrônico que podem adotar MLOps para ampliar as operações de negócios

Os tipos de negócios de comércio eletrônico que podem adotar MLOps são:

• Empresa para cliente: onde a empresa vende produtos diretamente aos clientes
• Business to business (b2b e-commerce): empresa vende para empresas.
• Cliente para empresa: permite que indivíduos vendam serviços para empresas.
• Cliente para cliente: envolve a venda de mercadorias entre indivíduos.

Exemplos de plataformas de e-commerce popularmente utilizadas são:

• Magento e-commerce é uma plataforma popular de comércio eletrônico que fornece marketing, otimização de SEO e um sistema de carrinho de compras e controle flexível sobre sua loja online. Ele usa vários plugins e ferramentas.
• Shopify: carregamento rápido e fácil de usar e fornece outros serviços como marketing, pagamento, etc.

Outras plataformas de comércio eletrônico são Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, para citar algumas.

Conclusão

O MLOps oferece muitos benefícios quando adotado por empresas de comércio eletrônico que vão desde a promoção da comunicação, até o aumento das vendas e identificação do cliente, entre outros. Portanto, os processos de MLOps também devem ser adotados em um negócio de comércio eletrônico, e ferramentas de MLOps adequadas podem ser usadas.

Recursos relacionados

• MLOps: operações de aprendizado de máquina
• MLOps: o que é, por que é importante e como implementá-lo
• MLOps x DevOps: Qual é a diferença?
• O que é MLOps? Operações de aprendizado de máquina explicadas
• Visão geral das ferramentas MLOps
• As melhores ferramentas de MLOps e como avaliá-las
• 5 usos comuns de MLOps em um negócio
• Como uma plataforma MLOps pode ajudar seu negócio
• Verta.ai
• Setores propensos a se transformar com aprendizado de máquina