Cum MLOps vă mărește afacerea de comerț electronic

Operațiunile de învățare automată (MLOps) este o tehnologie în curs de dezvoltare în inteligența artificială, dovedit a avea un mare impact asupra afacerilor de comerț electronic. MLOps încorporează învățarea automată pentru predicția în timp real a vânzărilor de comerț electronic. MLOps ajută, de asemenea, companiile cu automatizarea sarcinilor redundante. Această postare de blog discută despre MLOps, despre procesele și instrumentele sale și despre cum să utilizați MLOps pentru a vă mări afacerea de comerț electronic.

Ce este MLOps?

Operațiunile de învățare automată (MLOps) reprezintă livrarea continuă de modele de învățare automată și de învățare profundă prin colaborarea echipelor de știință a datelor și echipelor de dezvoltare pentru un flux de lucru eficient și implementări și monitorizare automatizate. MLOps permite managementul modelului prin integrare continuă, testare și implementare. Modelele pot fi apoi stocate în hub-uri de modele sau ca model de concept pre-antrenat. MLOps și DevOps implică ambele livrare și integrare continuă, iar MLOps integrează, de asemenea, o parte din DevOps ca parte a operațiunilor sale, dar MLOps este mai specific modelelor de învățare automată și sistemelor ML construite de obicei de inginerii de învățare automată și de oamenii de știință ai datelor, în timp ce DevOps este generic. și implică ingineri software și ingineri DevOps.

Ce este procesul MLOps?

Acesta este procesul utilizat în timpul MLOps-urilor de către oamenii de știință de date și inginerii ML pentru a implementa modele ML în producția ML. De asemenea, explică ciclul de viață ML și operațiunile model

Procesul MLOps poate fi împărțit în trei etape care sunt:

• Etapa de înțelegere a datelor și a afacerii
• Etapa de modelare
• Etapa de monitorizare și versiune

1. Etapa de înțelegere a datelor și a afacerii

Următoarele procese sunt utilizate în timpul etapei de înțelegere a datelor și a afacerii a MLOps

• Înțelegerea afacerii: acesta este un proces crucial, deoarece modelul de învățare automată urmează să fie dezvoltat pe baza nevoilor afacerii.
• Extragerea și colectarea datelor: tratarea datelor este foarte importantă în procesul MLOps, datele trebuie mai întâi extrase și apoi adunate în lacuri de date și depozite de date, unde pot fi utilizate și accesate.
• Preprocesarea și analiza datelor: aceste date trebuie convertite din datele brute în date utilizabile pe care apoi se efectuează analiza datelor.

Etapa de modelare

Această etapă MLOps tratează procesele de dezvoltare a învățării automate care sunt:

• Formare și dezvoltare model. După etapa de date urmează antrenamentul și dezvoltarea modelului, care implică aplicarea algoritmilor ML la date pentru a înțelege modelul acestuia, antrenamentul și salvarea modelului ML antrenat.
• Servirea modelului și canalizarea: acest model poate fi deservit prin instrumente pipeline.
• Implementarea modelului: în viața reală pentru utilizare.

Etapă continuă de integrare și versiune

Această etapă este foarte importantă și se ocupă de monitorizarea, versiunea și integrarea continuă a modelelor ML, cuprinzând următoarele procese:

• Reinstruire model și modele de versiuni: modelul trebuie să continue să învețe din date, astfel încât un nou model de versiune poate fi dezvoltat pentru a se potrivi nevoilor afacerii
• Monitorizarea modelului: este necesară monitorizarea continuă a modelului.
• Livrare continuă: aceasta asigură că modelul ML funcționează continuu.

Care sunt instrumentele din MLOps?

Instrumentele MLOps permit companiilor de comerț electronic să adopte cu ușurință operațiunile de învățare automată în activitățile lor zilnice de afaceri. Oamenii de știință de date pot folosi aceste instrumente pentru a construi modele ML și pentru a simplifica învățarea automată și implementarea modelelor, economisind astfel timp.

Caracteristicile și capacitățile instrumentelor MLOps

Există câteva caracteristici cheie MLOps pe care ar trebui să le aibă aceste instrumente, care sunt:

• Interfață de utilizator simplă: o interfață simplă face instrumentul MLOps ușor de utilizat pentru oricine.
• Capacitățile de instruire, monitorizare și versiune de model ML ar trebui integrate în instrumentele MLOps
• Ar trebui să aibă capabilități de vizualizare: instrumentele MLOps ar trebui să ofere grafice pentru a monitoriza modelele ML în timpul antrenamentului.
• Ar trebui să sprijine colaborarea: instrumentele MLOps ar trebui să ofere accesorii de colaborare.
• Ar trebui să funcționeze fără probleme cu instrumente de integrare și dezvoltare continuă.
• Ar trebui să ofere securitatea datelor.

Cum să utilizați MLOps pentru a vă mări sau crește afacerea de comerț electronic

Afacerile de comerț electronic pot adopta MLOps pentru a crește vânzările, a îmbunătăți colaborarea și alte beneficii. Procesele MLOps îmbunătățesc afacerile de comerț electronic și oferă proprietarilor de afaceri un avantaj față de alte afaceri. MLOps poate fi folosit pentru a mări afacerea de comerț electronic în următoarele moduri:

• MLOps poate fi folosit pentru a crește prezența online a afacerilor în comerțul electronic: acest lucru se realizează în timpul procesului de extragere a datelor, ceea ce permite site-urilor web cu platforme de comerț electronic și comerț electronic să devină conștienți de cât de mult se simte prezența lor online, deoarece în timpul acestui proces, afacerea comercială descoperă unde se află toate datele.
• MLOps poate fi folosit pentru a accelera timpul de afaceri în comerțul electronic: colaborarea în echipă în MLOps duce la implementarea mai rapidă a serviciilor în afaceri.
• Poate fi folosit pentru automatizarea sarcinilor: MLOps automatizează sarcinile în afacerile de comerț electronic. De exemplu, poate ajuta la dezvoltarea unui model de învățare automată pentru a prezice vânzările unui anumit produs pentru anii următori, iar acest lucru poate fi realizat automat de model în loc de estimarea manuală a prețului.
• Poate fi folosit pentru a promova comunicarea și colaborarea: procesul MLOps tinde să îmbunătățească comunicarea în afaceri și, de asemenea, să promoveze colaborarea între angajații din afaceri și oamenii de știință ai datelor.
• MLOps are ca rezultat o creștere a vânzărilor: aplicarea MLOps la afacerea dvs. de comerț electronic va crește vânzările în afacerea respectivă. De exemplu, o afacere de marketing poate prezice ce regiuni vor avea interes pentru un produs prin construirea unui model ML din date, ceea ce poate duce la o creștere a vânzărilor.
• Flux de lucru îmbunătățit: fluxul de lucru în marketingul de comerț electronic este îmbunătățit datorită comunicării fără întreruperi pe care o oferă MLOps. De asemenea, în timpul MLOps, se face monitorizare în timp real, ceea ce îmbunătățește fluxul de lucru.
• MLOps menține o afacere de comerț electronic înaintea concurenței: face acest lucru generând mai multe vânzări pentru afacerea de comerț electronic și oferind modele de învățare automată de ultimă generație pentru afacerea de comerț electronic.
• MLOps ajută la organizarea datelor de afaceri și la asigurarea securității datelor: atunci când sunt organizate datele unei afaceri de comerț electronic, acest lucru crește sau mărește vânzările unei afaceri de comerț electronic.
• MLOps poate ajuta la identificarea bazei de clienți pentru afacerile de comerț electronic: analiza datelor oferă informații despre afacerea de comerț electronic, facilitând identificarea clienților și cunoașterea unde se află baza de clienți.

Platforme și tipuri de afaceri de comerț electronic care pot adopta MLOps pentru a mări operațiunile de afaceri

Tipurile de afaceri de comerț electronic care pot adopta MLOps sunt:

• Business to client: unde afacerea vinde produse direct clienților
• Business to business (comerț electronic b2b): afacerea vinde întreprinderilor.
• Client la companie: permite persoanelor fizice să vândă servicii companiilor.
• Client la client: presupune vânzarea de bunuri între persoane fizice.

Exemple de platforme de comerț electronic utilizate în mod popular sunt:

• Comerțul electronic Magento este o platformă populară de comerț electronic care oferă marketing, optimizare SEO și un sistem de coș de cumpărături și control flexibil asupra magazinului său online. Utilizează diverse plugin-uri și instrumente.
• Shopify: încărcare rapidă și ușor de utilizat și oferă alte servicii precum marketing, plată etc.

Alte platforme de comerț electronic sunt Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, pentru a numi câteva.

Concluzie

MLOps oferă o mulțime de beneficii atunci când este adoptat de companiile de comerț electronic, de la promovarea comunicării, la creșterea vânzărilor și identificarea clienților, printre altele. Prin urmare, procesele MLOps ar trebui adoptate și într-o afacere de comerț electronic și pot fi utilizate instrumente MLOps adecvate.

Resurse aferente

• MLOps: operațiuni de învățare automată
• MLOps: Ce este, de ce contează și cum se pune în aplicare
• MLOps vs. DevOps: Care este diferența?
• Ce este MLOps? Operații de învățare automată explicate
• Prezentare generală a instrumentelor MLOps
• Cele mai bune instrumente MLOps și cum să le evaluați
• 5 utilizări comune ale MLOps într-o afacere
• Cum vă poate ajuta o platformă MLOps afacerea
• Verta.ai
• Industrii susceptibile de a se transforma cu învățarea automată