MLOps ขยายธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณอย่างไร

เผยแพร่แล้ว: 2021-12-07
MLOps

การดำเนินการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (MLOps) เป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ในปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าส่งผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจอีคอมเมิร์ซ MLOps รวมแมชชีนเลิร์นนิงไว้สำหรับการทำนายการขายธุรกิจอีคอมเมิร์ซแบบเรียลไทม์ MLOps ยังช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทำงานซ้ำซ้อนได้โดยอัตโนมัติ โพสต์ในบล็อกนี้จะกล่าวถึง MLOps กระบวนการและเครื่องมือ และวิธีใช้ MLO เพื่อขยายธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ

MLOps คืออะไร?

การดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิ่ง (MLOps) คือการส่งมอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกอย่างต่อเนื่องโดยการทำงานร่วมกันของทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทีมพัฒนาเพื่อเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้อัตโนมัติและการตรวจสอบ MLOps ช่วยให้สามารถจัดการโมเดลได้โดยการผสานรวม ทดสอบ และปรับใช้อย่างต่อเนื่อง จากนั้นโมเดลสามารถเก็บไว้ในฮับโมเดลหรือเป็นโมเดลแนวคิดที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า MLOps และ DevOps เกี่ยวข้องกับการจัดส่งและการผสานรวมอย่างต่อเนื่อง และ MLOps ยังรวม DevOps บางส่วนเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานด้วย แต่ MLOps มีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและระบบ ML ที่มักสร้างขึ้นโดยวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ในขณะที่ DevOps เป็นแบบทั่วไป และเกี่ยวข้องกับวิศวกรซอฟต์แวร์และวิศวกร DevOps

กระบวนการ MLOps คืออะไร?

C:\Users\admin\Downloads\Modern Roadmap Infographic Instagram Post (1200 x 600 px) (1).png

นี่เป็นกระบวนการที่ใช้ระหว่าง MLOps โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML เพื่อปรับใช้แบบจำลอง ML กับการผลิต ML นอกจากนี้ยังอธิบายวงจรชีวิต ML และแบบจำลอง ops

กระบวนการ MLOps สามารถแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน ได้แก่:

  • ข้อมูลและขั้นตอนความเข้าใจทางธุรกิจ
  • เวทีการสร้างแบบจำลอง
  • ขั้นตอนการตรวจสอบและการกำหนดเวอร์ชัน
  1. ข้อมูลและขั้นตอนความเข้าใจทางธุรกิจ

กระบวนการต่อไปนี้ถูกใช้ในระหว่างขั้นตอนข้อมูลและความเข้าใจทางธุรกิจของ MLOps

  • ความเข้าใจในธุรกิจ: นี่เป็นกระบวนการที่สำคัญเนื่องจากต้องพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการทางธุรกิจ
  • การดึงข้อมูลและการรวบรวมข้อมูล: การจัดการกับข้อมูลมีความสำคัญมากในกระบวนการ MLOps ข้อมูลจะต้องถูกดึงออกมาก่อนแล้วจึงรวบรวมเข้าใน Data Lake และคลังข้อมูล ซึ่งสามารถใช้และเข้าถึงได้
  • การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการวิเคราะห์: ข้อมูลนี้จำเป็นต้องแปลงจากข้อมูลดิบเป็นข้อมูลที่ใช้งานได้ซึ่งจะทำการวิเคราะห์ข้อมูล

เวทีการสร้างแบบจำลอง

ขั้นตอน MLOps นี้เกี่ยวข้องกับกระบวนการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งได้แก่:

  • การฝึกอบรมและพัฒนาแบบจำลอง หลังจากขั้นตอนข้อมูล การฝึกอบรมและการพัฒนาแบบจำลองจะดำเนินต่อไป ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้อัลกอริธึม ML กับข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบ ฝึก และบันทึกโมเดล ML ที่ผ่านการฝึกอบรม
  • การแสดงโมเดลและการวางท่อ: โมเดลนี้สามารถให้บริการผ่านเครื่องมือไปป์ไลน์
  • การปรับใช้โมเดล: ในชีวิตจริงสำหรับการใช้งาน

ขั้นตอนการบูรณาการและการกำหนดเวอร์ชันอย่างต่อเนื่อง

ขั้นตอนนี้มีความสำคัญมากและเกี่ยวข้องกับการมอนิเตอร์ การกำหนดเวอร์ชัน และการรวมอย่างต่อเนื่องของโมเดล ML ซึ่งประกอบด้วยกระบวนการต่อไปนี้:

  • Model re-training และ version models: โมเดลจำเป็นต้องเรียนรู้จากข้อมูลต่อไป ดังนั้นโมเดลเวอร์ชันใหม่จึงอาจได้รับการพัฒนาให้เหมาะสมกับความต้องการทางธุรกิจ
  • การตรวจสอบแบบจำลอง: การตรวจสอบแบบจำลองอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็น
  • การส่งมอบอย่างต่อเนื่อง: สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดล ML ทำงานอย่างต่อเนื่อง

เครื่องมือใน MLOps คืออะไร?

C:\Users\admin\Downloads\Colorful Brain Human Technology โลโก้ (1200 x 600 px).png

เครื่องมือ MLOps ช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซนำการดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้กับกิจกรรมทางธุรกิจประจำวันได้อย่างง่ายดาย นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อสร้างโมเดล ML และทำให้การเรียนรู้ของเครื่องและการปรับใช้โมเดลง่ายขึ้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลา

คุณสมบัติและความสามารถของเครื่องมือ MLOps

มีคุณสมบัติ MLOps ที่สำคัญบางประการที่เครื่องมือเหล่านี้ควรมี ซึ่งได้แก่:

  • อินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่เรียบง่าย: อินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายทำให้เครื่องมือ MLOps ใช้งานง่ายสำหรับทุกคน
  • ความสามารถในการฝึกอบรมโมเดล การตรวจสอบ และการกำหนดเวอร์ชันของ ML ควรรวมเข้ากับเครื่องมือ MLOps
  • ควรมีความสามารถในการแสดงภาพ: เครื่องมือ MLOps ควรจัดทำกราฟเพื่อตรวจสอบแบบจำลอง ML ระหว่างการฝึกอบรม
  • ควรสนับสนุนการทำงานร่วมกัน: เครื่องมือ MLOps ควรจัดเตรียมอุปกรณ์เสริมสำหรับการทำงานร่วมกัน
  • ควรทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยเครื่องมือการผสานรวมและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
  • ควรให้การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

วิธีใช้ MLOps เพื่อขยายหรือเพิ่มธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถนำ MLO มาใช้เพื่อเพิ่มยอดขาย ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน และผลประโยชน์อื่นๆ กระบวนการ MLOps ช่วยปรับปรุงธุรกิจอีคอมเมิร์ซและทำให้เจ้าของธุรกิจได้เปรียบเหนือธุรกิจอื่นๆ MLOps สามารถใช้เพื่อขยายธุรกิจอีคอมเมิร์ซด้วยวิธีต่อไปนี้:

  • สามารถใช้ MLOps เพื่อเพิ่มสถานะออนไลน์ของธุรกิจอีคอมเมิร์ซได้: ทำได้ในระหว่างขั้นตอนการดึงข้อมูล ซึ่งช่วยให้เว็บไซต์ที่มีแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซและอีคอมเมิร์ซรับรู้ถึงความรู้สึกออนไลน์ของพวกเขามากเพียงใด เนื่องจากในระหว่างกระบวนการนี้ e- ธุรกิจการค้าค้นพบว่าข้อมูลทั้งหมดอยู่ที่ไหน
  • สามารถใช้ MLO เพื่อเร่งเวลาธุรกิจอีคอมเมิร์ซได้: การทำงานร่วมกันเป็นทีมใน MLOps นำไปสู่การปรับใช้บริการในธุรกิจได้เร็วขึ้น
  • สามารถใช้สำหรับงานอัตโนมัติ: MLOps ทำงานอัตโนมัติในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ตัวอย่างเช่น สามารถช่วยพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ยอดขายของผลิตภัณฑ์เฉพาะสำหรับปีต่อ ๆ ไป และสามารถทำได้โดยอัตโนมัติโดยใช้แบบจำลองแทนการประมาณราคาด้วยตนเอง
  • สามารถใช้เพื่อส่งเสริมการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน: กระบวนการ MLOps มีแนวโน้มที่จะปรับปรุงการสื่อสารในธุรกิจ และยังส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างพนักงานธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • MLOps ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น: การใช้ MLOps กับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณจะเพิ่มยอดขายในธุรกิจนั้น ตัวอย่างเช่น ธุรกิจการตลาดสามารถคาดการณ์ได้ว่าภูมิภาคใดจะมีความสนใจในผลิตภัณฑ์โดยการสร้างแบบจำลอง ML จากข้อมูล ซึ่งสามารถนำไปสู่การเพิ่มยอดขายได้
  • เวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการปรับปรุง: เวิร์กโฟลว์ในการตลาดอีคอมเมิร์ซได้รับการปรับปรุงเนื่องจากการสื่อสารที่ราบรื่นที่ MLOps มีให้ นอกจากนี้ ในระหว่าง MLOps การตรวจสอบตามเวลาจริงจะเสร็จสิ้นซึ่งช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์
  • MLOps ช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซนำหน้าการแข่งขัน: ทำได้โดยการสร้างยอดขายเพิ่มขึ้นสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซและจัดหาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ล้ำสมัยสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
  • MLOps ช่วยจัดระเบียบข้อมูลธุรกิจและให้การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล: เมื่อมีการจัดระเบียบข้อมูลธุรกิจอีคอมเมิร์ซ สิ่งนี้จะเพิ่มหรือขยายยอดขายของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
  • MLOps สามารถช่วยระบุฐานลูกค้าสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ: การวิเคราะห์ข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ทำให้ระบุลูกค้าได้ง่ายขึ้นและรู้ว่าฐานลูกค้าอยู่ที่ใด

แพลตฟอร์มและประเภทของธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่นำ MLO มาใช้เพื่อขยายการดำเนินธุรกิจ

ประเภทของธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่นำ MLO มาใช้ ได้แก่

  • ธุรกิจกับลูกค้า: ธุรกิจขายสินค้าให้กับลูกค้าโดยตรง
  • ธุรกิจกับธุรกิจ (อีคอมเมิร์ซ b2b): ธุรกิจขายให้กับธุรกิจ
  • ลูกค้ากับธุรกิจ: อนุญาตให้บุคคลขายบริการให้กับธุรกิจ
  • ลูกค้าถึงลูกค้า: เกี่ยวข้องกับการขายสินค้าระหว่างบุคคล

ตัวอย่างของแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่นิยมใช้ ได้แก่

  • Magento e-commerce เป็นแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซยอดนิยมที่ให้บริการการตลาด การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO และระบบตะกร้าสินค้า และการควบคุมร้านค้าออนไลน์ที่ยืดหยุ่น ใช้ปลั๊กอินและเครื่องมือต่างๆ
  • Shopify: โหลดเร็วและใช้งานง่าย และให้บริการอื่นๆ เช่น การตลาด การชำระเงิน ฯลฯ

แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอื่นๆ ได้แก่ Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop เป็นต้น

บทสรุป

MLOps ให้ประโยชน์มากมายเมื่อนำมาใช้โดยธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ตั้งแต่การส่งเสริมการสื่อสาร การเพิ่มยอดขายและการระบุตัวตนลูกค้า และอื่นๆ ดังนั้นควรใช้กระบวนการ MLOps ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ และสามารถใช้เครื่องมือ MLOps ที่เหมาะสมได้

แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

  • MLOps: การดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิง
  • MLOps: มันคืออะไร ทำไมมันถึงสำคัญ และวิธีนำไปใช้
  • MLOps กับ DevOps: อะไรคือความแตกต่าง?
  • MLOps คืออะไร? อธิบายการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่อง
  • ภาพรวมเครื่องมือ MLOps
  • เครื่องมือ MLOps ที่ดีที่สุดและวิธีประเมิน
  • 5 การใช้งานทั่วไปของ MLOps ในธุรกิจ
  • แพลตฟอร์ม MLOps สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร
  • Verta.ai
  • อุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนแปลงด้วยแมชชีนเลิร์นนิง