MLOps, e-Ticaret İşinizi Nasıl Büyütür?

Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), yapay zekada e-ticaret işletmeleri üzerinde çok etkili olduğu kanıtlanmış, gelişmekte olan bir teknolojidir. MLOps, e-ticaret iş satışlarının gerçek zamanlı tahmini için makine öğrenimini içerir. MLOps ayrıca işletmelere gereksiz görevleri otomatikleştirme konusunda yardımcı olur. Bu blog gönderisinde MLO'lar, süreçleri ve araçları ile e-ticaret işinizi büyütmek için MLO'ların nasıl kullanılacağı anlatılmaktadır.

MLOps nedir?

Makine öğrenimi operasyonları (MLOps), verimli iş akışı ve otomatik dağıtımlar ve izleme için veri bilimi ekipleri ve geliştirme ekiplerinin işbirliğiyle makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin sürekli teslimidir. MLOps, sürekli entegrasyon, test ve dağıtım yoluyla model yönetimine olanak tanır. Modeller daha sonra model merkezlerinde veya önceden eğitilmiş bir konsept model olarak saklanabilir. MLOps ve DevOps'un her ikisi de sürekli teslimat ve entegrasyon içerir ve MLOps, operasyonlarının bir parçası olarak DevOps'un bir kısmını da bütünleştirir, ancak MLOps, makine öğrenimi modellerine ve genellikle makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri tarafından oluşturulan ML sistemlerine daha özeldir, DevOps ise geneldir ve yazılım mühendislerini ve DevOps mühendislerini içerir.

MLOps süreci nedir?

Bu, MLOps sırasında veri bilimcileri ve ML mühendisleri tarafından ML modellerini ML üretimine dağıtmak için kullanılan süreçtir. Ayrıca makine öğrenimi yaşam döngüsünü ve model operasyonlarını da açıklar.

MLOps süreci üç aşamaya ayrılabilir:

• Veri ve iş anlayışı aşaması
• modelleme aşaması
• İzleme ve sürüm oluşturma aşaması

1. Veri ve iş anlayışı aşaması

MLOps'un veri ve iş anlayışı aşamasında aşağıdaki süreçler kullanılır

• İş anlayışı: Bu çok önemli bir süreçtir çünkü makine öğrenimi modeli iş ihtiyaçlarına göre geliştirilecektir.
• Veri çıkarma ve toplama: MLOps sürecinde verilerle uğraşmak çok önemlidir, verilerin önce ayıklanması ve ardından kullanılabileceği ve erişilebileceği veri gölleri ve veri ambarlarında toplanması gerekir.
• Veri ön işleme ve analizi: Bu verilerin ham verilerden daha sonra veri analizinin gerçekleştirileceği kullanılabilir verilere dönüştürülmesi gerekir.

modelleme aşaması

Bu MLOps aşaması, aşağıdakileri içeren makine öğrenimi geliştirme süreçleriyle ilgilenir:

• Model eğitimi ve geliştirme. Veri aşamasından sonra, modelini anlamak, eğitmek ve eğitilmiş ML modelini kaydetmek için verilere ML algoritmalarının uygulanmasını içeren model eğitimi ve geliştirmesi gelir.
• Model sunma ve ardışık düzen oluşturma: Bu model, işlem hattı araçları aracılığıyla sunulabilir.
• Model dağıtımı: kullanım için gerçek hayatta.

Sürekli entegrasyon ve sürüm oluşturma aşaması

Bu aşama çok önemlidir ve aşağıdaki süreçlerden oluşan ML modellerinin izlenmesi, versiyonlanması ve sürekli entegrasyonu ile ilgilenir:

• Model yeniden eğitimi ve sürüm modelleri: Modelin verilerden öğrenmeye devam etmesi gerekir, bu nedenle iş gereksinimlerine uygun yeni bir sürüm modeli geliştirilebilir
• Model izleme: sürekli model izleme gereklidir.
• Sürekli teslim: Bu, ML modelinin sürekli çalışmasını sağlar.

MLOps'taki araçlar nelerdir?

MLOps araçları, e-ticaret işletmelerinin makine öğrenimi operasyonlarını günlük iş faaliyetlerine kolayca adapte etmelerini sağlar. Veri bilimcileri bu araçları ML modelleri oluşturmak ve makine öğrenimini ve model dağıtımını basitleştirmek için kullanabilir, böylece zamandan tasarruf edebilir.

MLOps araçlarının özellikleri ve yetenekleri

Bu araçların sahip olması gereken bazı önemli MLOps özellikleri vardır:

• Basit kullanıcı arayüzü: Basit bir arayüz, MLOps aracının herkes için kullanımını kolaylaştırır.
• Makine öğrenimi modeli eğitimi, izleme ve sürüm oluşturma yetenekleri MLOps araçlarına entegre edilmelidir
• Görselleştirme yeteneklerine sahip olmalıdır: MLOps araçları, eğitim sırasında ML modellerini izlemek için grafikler sağlamalıdır.
• İşbirliğini desteklemelidir: MLOps araçları işbirliği aksesuarları sağlamalıdır.
• Sürekli entegrasyon ve geliştirme araçlarıyla sorunsuz çalışmalıdır.
• Veri güvenliğini sağlamalıdır.

E-ticaret işinizi büyütmek veya büyütmek için MLO'lar nasıl kullanılır?

E-ticaret işletmeleri, satışları artırmak, işbirliğini geliştirmek ve diğer faydaları sağlamak için MLO'ları benimseyebilir. MLOps süreçleri, e-ticaret işletmelerini iyileştirir ve işletme sahiplerine diğer işletmelere göre bir avantaj sağlar. MLOps, e-ticaret işini aşağıdaki şekillerde büyütmek için kullanılabilir:

• MLOps, e-ticaret işinin çevrimiçi varlığını artırmak için kullanılabilir: bu, e-ticaret ve e-ticaret platformlarına sahip web sitelerinin çevrimiçi varlıklarının ne kadar hissedildiğinin farkına varmalarını sağlayan veri çıkarma işlemi sırasında yapılır, çünkü bu süreç sırasında e- ticaret işletmesi tüm verilerin nerede olduğunu keşfeder.
• MLOps, e-ticaret iş süresini hızlandırmak için kullanılabilir: MLOps'ta ekip işbirliği, hizmetlerin işletmelerde daha hızlı dağıtılmasına yol açar.
• Görevlerin otomasyonu için kullanılabilir: MLOps, e-ticaret işinde görevleri otomatikleştirir. Örneğin, belirli bir ürünün gelecek yıllar için satışlarını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modelinin geliştirilmesine yardımcı olabilir ve bu, manuel fiyat tahmini yerine model tarafından otomatik olarak yapılabilir.
• İletişimi ve işbirliğini teşvik etmek için kullanılabilir: MLOps süreci, iş dünyasında iletişimi geliştirme ve aynı zamanda işletme çalışanları ve veri bilimciler arasındaki işbirliğini teşvik etme eğilimindedir.
• MLOps, satışların artmasına neden olur: MLOps'u e-ticaret işinize uygulamak, o işteki satışları artıracaktır. Örneğin, bir pazarlama işletmesi, verilerden bir ML modeli oluşturarak bir ürüne hangi bölgelerin ilgi göstereceğini tahmin edebilir ve bu da satışlarda artışa neden olabilir.
• İyileştirilmiş iş akışı: MLOps'un sağladığı kesintisiz iletişim nedeniyle e-ticaret pazarlamasındaki iş akışı iyileştirilir. Ayrıca MLOps sırasında, iş akışını iyileştiren gerçek zamanlı izleme yapılır.
• MLOps, bir e-ticaret işini rekabette önde tutar: bunu, e-ticaret işi için daha fazla satış üreterek ve e-ticaret işi için son teknoloji makine öğrenimi modelleri sağlayarak yapar.
• MLOps, iş verilerini düzenlemeye ve veri güvenliği sağlamaya yardımcı olur: bir e-ticaret iş verileri düzenlendiğinde, bu, bir e-ticaret işinin satışlarını artırır veya büyütür.
• MLO'lar, e-ticaret işi için müşteri tabanının belirlenmesine yardımcı olabilir: veri analizi, e-ticaret işine ilişkin içgörüler sağlayarak müşterileri tanımlamayı ve müşteri tabanının nerede olduğunu bilmeyi kolaylaştırır.

İş operasyonlarını büyütmek için MLO'ları benimseyebilen platformlar ve e-ticaret işi türleri

MLO'ları benimseyebilecek e-ticaret işletmesi türleri şunlardır:

• İşletmeden müşteriye: işletmenin ürünleri doğrudan müşterilere sattığı yer
• İşletmeden işletmeye (b2b e-ticaret): işletme işletmelere satış yapar.
• Müşteriden işletmeye: Bireylerin işletmelere hizmet satmasına olanak tanır.
• Müşteriden müşteriye: Malların bireyler arasında satılmasını içerir.

Yaygın olarak kullanılan e-ticaret platformlarına örnekler:

• Magento e-ticaret, pazarlama, SEO optimizasyonu ve bir alışveriş sepeti sistemi ve çevrimiçi mağazası üzerinde esnek kontrol sağlayan popüler bir e-ticaret platformudur. Çeşitli eklentiler ve araçlar kullanır.
• Shopify: hızlı yükleme ve kullanımı kolay ve pazarlama, ödeme vb. gibi diğer hizmetleri sağlar.

Diğer e-ticaret platformları Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop'tur.

Çözüm

MLOps, e-ticaret işletmeleri tarafından iletişimin teşvik edilmesinden, diğerlerinin yanı sıra satışlarda ve müşteri tanımlamasında artışa kadar birçok fayda sağlar. Bu nedenle, bir e-ticaret işletmesinde MLOps süreçleri de benimsenmeli ve uygun MLOps araçları kullanılabilir.

Alakalı kaynaklar

• MLOps: Makine öğrenimi işlemleri
• MLOps: Nedir, Neden Önemlidir ve Nasıl Uygulanır?
• MLOps ve DevOps: Fark Nedir?
• MLOps Nedir? Açıklanan Makine Öğrenimi İşlemleri
• MLOps Araçlarına Genel Bakış
• En İyi MLOps Araçları ve Nasıl Değerlendirilir
• Bir İşletmede MLOp'ların 5 Ortak Kullanımı
• Bir MLOps Platformu İşletmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?
• Verta.ai
• Makine öğrenimi ile dönüşmesi muhtemel sektörler