Как MLOps увеличат ваш бизнес электронной коммерции
Опубликовано: 2021-12-07Операции машинного обучения (MLOps) — это новая технология искусственного интеллекта, которая доказала свою эффективность в сфере электронной коммерции. MLOps включает машинное обучение для прогнозирования продаж в электронной коммерции в реальном времени. MLOps также помогает предприятиям автоматизировать избыточные задачи. В этом сообщении блога обсуждается MLOps, его процессы и инструменты, а также способы использования MLOps для расширения вашего бизнеса электронной коммерции.
Что такое МЛОпс?
Операции машинного обучения (MLOps) — это непрерывная поставка моделей машинного обучения и глубокого обучения в сотрудничестве групп специалистов по обработке и анализу данных и групп разработчиков для эффективного рабочего процесса, автоматизированного развертывания и мониторинга. MLOps обеспечивает управление моделями путем непрерывной интеграции, тестирования и развертывания. Затем модели можно хранить в концентраторах моделей или в виде предварительно обученной концептуальной модели. MLOps и DevOps включают в себя непрерывную доставку и интеграцию, а MLOps также интегрирует некоторую часть DevOps как часть своих операций, но MLOps более специфичен для моделей машинного обучения и систем ML, обычно создаваемых инженерами по машинному обучению и специалистами по данным, в то время как DevOps является общим. и в нем участвуют инженеры-программисты и инженеры DevOps.
Что такое процесс MLOps?
Это процесс, используемый во время MLOps учеными данных и инженерами ML для развертывания моделей ML для производства ML. В нем также объясняется жизненный цикл машинного обучения и модели операций.
Процесс MLOps можно разделить на три этапа:
- Стадия понимания данных и бизнеса
- Стадия моделирования
- Стадия мониторинга и версионирования
- Стадия понимания данных и бизнеса
Следующие процессы используются на этапе понимания данных и бизнеса MLOps.
- Понимание бизнеса: это важный процесс, поскольку модель машинного обучения должна разрабатываться на основе потребностей бизнеса.
- Извлечение и сбор данных: работа с данными очень важна в процессе MLOps, данные необходимо сначала извлечь, а затем собрать в озера данных и хранилища данных, где их можно использовать и получать к ним доступ.
- Предварительная обработка и анализ данных: эти данные необходимо преобразовать из необработанных данных в пригодные для использования данные, на которых затем выполняется анализ данных.
Стадия моделирования
На этом этапе MLOps рассматриваются процессы разработки машинного обучения, а именно:
- Обучение и развитие модели. После этапа данных следует обучение и разработка модели, которые включают применение алгоритмов машинного обучения к данным для понимания их шаблона, их обучения и сохранения обученной модели машинного обучения.
- Обслуживание модели и конвейеризация: эту модель можно обслуживать с помощью инструментов конвейера.
- Развертывание модели: в реальной жизни для использования.
Стадия непрерывной интеграции и версионирования
Этот этап очень важен и касается мониторинга, управления версиями и непрерывной интеграции моделей машинного обучения, состоящих из следующих процессов:
- Переобучение модели и модели версий: модель должна продолжать учиться на данных, поэтому может быть разработана новая модель версии для удовлетворения потребностей бизнеса.
- Мониторинг модели: необходим непрерывный мониторинг модели.
- Непрерывная доставка: это гарантирует непрерывную работу модели машинного обучения.
Какие есть инструменты в MLOps?
Инструменты MLOps позволяют предприятиям электронной коммерции легко внедрять операции машинного обучения в свою повседневную деятельность. Специалисты по данным могут использовать эти инструменты для создания моделей машинного обучения и упрощения машинного обучения и развертывания моделей, тем самым экономя время.
Особенности и возможности инструментов MLOps
Эти инструменты должны иметь некоторые ключевые функции MLOps, а именно:
- Простой пользовательский интерфейс: простой интерфейс делает инструмент MLOps простым в использовании для всех.
- Возможности обучения, мониторинга и управления моделями машинного обучения должны быть интегрированы в инструменты MLOps.
- Он должен иметь возможности визуализации: инструменты MLOps должны предоставлять графики для мониторинга моделей машинного обучения во время обучения.
- Он должен поддерживать совместную работу: инструменты MLOps должны предоставлять аксессуары для совместной работы.
- Он должен без проблем работать с инструментами непрерывной интеграции и разработки.
- Он должен обеспечивать безопасность данных.
Как использовать MLOps для увеличения или увеличения вашего бизнеса электронной коммерции
Предприятия электронной коммерции могут внедрить MLOps для увеличения продаж, улучшения совместной работы и других преимуществ. Процессы MLOps улучшают бизнес электронной коммерции и дают владельцам бизнеса преимущество перед другими предприятиями. MLOps можно использовать для расширения бизнеса электронной коммерции следующими способами:
- MLOps можно использовать для увеличения присутствия бизнеса электронной коммерции в Интернете: это делается в процессе извлечения данных, что позволяет веб-сайтам с платформами электронной коммерции и электронной коммерции узнавать, насколько их присутствие ощущается в Интернете, потому что во время этого процесса электронная коммерция Коммерческий бизнес обнаруживает, где находятся все данные.
- MLOps можно использовать для ускорения работы электронной коммерции: совместная работа в MLOps приводит к более быстрому развертыванию услуг в компаниях.
- Его можно использовать для автоматизации задач: MLOps автоматизирует задачи в бизнесе электронной коммерции. Например, это может помочь разработать модель машинного обучения для прогнозирования продаж определенного продукта на ближайшие годы, и это может быть сделано автоматически с помощью модели вместо оценки цены вручную.
- Его можно использовать для развития общения и сотрудничества: процесс MLOps имеет тенденцию улучшать общение в бизнесе, а также способствовать сотрудничеству между бизнес-сотрудниками и учеными данных.
- MLOps приводит к увеличению продаж: применение MLOps к вашему бизнесу электронной коммерции увеличит продажи в этом бизнесе. Например, маркетинговый бизнес может предсказать, какие регионы будут проявлять интерес к продукту, построив модель машинного обучения на основе данных, что может привести к увеличению продаж.
- Улучшенный рабочий процесс: рабочий процесс в маркетинге электронной коммерции улучшен благодаря бесперебойной связи, которую обеспечивает MLOps. Также во время MLOps осуществляется мониторинг в реальном времени, что улучшает рабочий процесс.
- MLOps позволяет бизнесу электронной коммерции оставаться впереди конкурентов: он делает это, увеличивая продажи для бизнеса электронной коммерции и предоставляя современные модели машинного обучения для бизнеса электронной коммерции.
- MLOps помогает организовать бизнес-данные и обеспечить безопасность данных: когда бизнес-данные электронной коммерции организованы, это увеличивает или увеличивает продажи бизнеса электронной коммерции.
- MLOps может помочь определить клиентскую базу для бизнеса электронной коммерции: анализ данных дает представление о бизнесе электронной коммерции, упрощая идентификацию клиентов и определение их базы.
Платформы и типы бизнеса электронной коммерции, которые могут использовать MLOps для расширения бизнес-операций
Типы предприятий электронной коммерции, которые могут внедрить MLOps:
- Бизнес для клиента: когда бизнес продает товары клиентам напрямую
- Бизнес для бизнеса (электронная коммерция b2b): бизнес продает бизнесу.
- От клиента к бизнесу: позволяет физическим лицам продавать услуги предприятиям.
- Клиент клиенту: включает продажу товаров среди физических лиц.
Примеры широко используемых платформ электронной коммерции:
- Электронная коммерция Magento — это популярная платформа электронной коммерции, которая обеспечивает маркетинг, оптимизацию SEO и систему корзины покупок, а также гибкий контроль над своим интернет-магазином. Он использует различные плагины и инструменты.
- Shopify: быстрая загрузка и простота в использовании, а также другие услуги, такие как маркетинг, оплата и т. д.
Другими платформами электронной коммерции являются Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop и многие другие.
Вывод
MLOps обеспечивает множество преимуществ при внедрении предприятиями электронной коммерции, начиная от продвижения коммуникации и заканчивая увеличением продаж и идентификацией клиентов. Поэтому процессы MLOps также должны быть приняты в бизнесе электронной коммерции, и могут использоваться подходящие инструменты MLOps.
Связанные ресурсы
- MLOps: операции машинного обучения
- MLOps: что это такое, почему это важно и как это реализовать
- MLOps против DevOps: в чем разница?
- Что такое Млопс? Объяснение операций машинного обучения
- Обзор инструментов MLOps
- Лучшие инструменты MLOps и как их оценить
- 5 распространенных способов использования MLOps в бизнесе
- Как платформа MLOps может помочь вашему бизнесу
- Verta.ai
- Отрасли, которые могут трансформироваться с помощью машинного обучения