MLOps 如何扩大您的电子商务业务

已发表: 2021-12-07

机器学习操作 (MLOps) 是人工智能中的一项新兴技术，已被证明对电子商务业务产生了非常大的影响。 MLOps 结合了机器学习来实时预测电子商务业务的销售情况。 MLOps 还可以帮助企业自动化冗余任务。这篇博客文章讨论了 MLOps、它的流程和工具，以及如何使用 MLOps 来扩大您的电子商务业务。

什么是 MLOps？

机器学习操作 (MLOps) 是通过数据科学团队和开发团队的协作持续交付机器学习和深度学习模型，以实现高效的工作流程以及自动化部署和监控。 MLOps 通过持续集成、测试和部署实现模型管理。然后可以将模型存储在模型中心或作为预训练的概念模型。 MLOps 和 DevOps 都涉及持续交付和集成，MLOps 也将 DevOps 的一部分作为其操作的一部分进行集成，但 MLOps 更特定于通常由机器学习工程师和数据科学家构建的机器学习模型和 ML 系统，而 DevOps 是通用的它涉及软件工程师和 DevOps 工程师。

什么是 MLOps 流程？

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这是数据科学家和 ML 工程师在 MLOps 期间用于将 ML 模型部署到 ML 生产的过程。它还解释了 ML 生命周期和模型操作

MLOps 过程可分为三个阶段：

数据和业务理解阶段
建模阶段
监控和版本控制阶段

数据和业务理解阶段

在 MLOps 的数据和业务理解阶段使用以下流程

业务理解：这是一个至关重要的过程，因为机器学习模型是根据业务需求开发的。
数据提取和收集：在MLOps过程中处理数据非常重要，需要先提取数据，然后将数据收集到数据湖和数据仓库中，在那里可以使用和访问。
数据预处理和分析：需要将这些数据从原始数据转换为可用数据，然后对其进行数据分析。

建模阶段

这个 MLOps 阶段处理机器学习开发过程，这些过程是：

模型训练和开发。在数据阶段之后，接下来是模型训练和开发，这涉及将 ML 算法应用于数据以了解其模式，对其进行训练，并保存训练后的 ML 模型。
模型服务和流水线：这个模型可以通过流水线工具服务。
模型部署：在现实生活中使用。

持续集成和版本控制阶段

这个阶段非常重要，处理机器学习模型的监控、版本控制和持续集成，包括以下过程：

模型再训练和版本模型：模型需要不断从数据中学习，因此可能会开发新的版本模型来适应业务需求
模型监控：需要持续的模型监控。
持续交付：这可确保 ML 模型持续工作。

MLOps 中有哪些工具？

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MLOps 工具使电子商务企业能够轻松地将机器学习操作应用到他们的日常业务活动中。数据科学家可以使用这些工具来构建 ML 模型并简化机器学习和模型部署，从而节省时间。

MLOps 工具的特性和功能

这些工具应该具备一些关键的 MLOps 功能，它们是：

简单的用户界面：简单的界面使任何人都可以轻松使用 MLOps 工具。
ML 模型训练、监控和版本控制功能应集成到 MLOps 工具中
它应该具有可视化功能：MLOps 工具应该提供图表以在训练期间监控 ML 模型。
它应该支持协作：MLOps 工具应该提供协作附件。
它应该与持续集成和开发工具无缝协作。
它应该提供数据的安全性。

如何使用 MLOps 扩大或增加您的电子商务业务

电子商务企业可以采用 MLOps 来增加销售额、改善协作和其他好处。 MLOps 流程改善了电子商务业务，并使企业主比其他企业更具优势。 MLOps 可用于通过以下方式放大电子商务业务：

MLOps 可用于增加电子商务业务的在线存在：这是在数据提取过程中完成的，这使得具有电子商务和电子商务平台的网站能够意识到他们在网上的存在程度，因为在此过程中，电子商务商务业务发现所有数据的位置。
MLOps 可用于加快电子商务业务时间：MLOps 中的团队协作可以更快地在业务中部署服务。
它可用于任务自动化：MLOps 使电子商务业务中的任务自动化。例如，它可以帮助开发一个机器学习模型来预测未来几年特定产品的销售情况，这可以由模型自动完成，而不是手动估算价格。
它可用于促进沟通和协作：MLOps 流程倾向于改善业务中的沟通，并促进业务员工和数据科学家之间的协作。
MLOps 导致销售额增加：将 MLOps 应用于您的电子商务业务将增加该业务的销售额。例如，营销业务可以通过根据数据构建 ML 模型来预测哪些地区会对产品感兴趣，这可能会导致销售额增加。
改进的工作流程：由于 MLOps 提供的无缝通信，电子商务营销的工作流程得到了改进。同样在 MLOps 期间，会进行实时监控，从而改进工作流程。
MLOps 使电子商务业务在竞争中保持领先：它通过为电子商务业务创造更多销售额并为电子商务业务提供最先进的机器学习模型来做到这一点。
MLOps 有助于组织业务数据并提供数据安全性：当组织电子商务业务数据时，这会增加或放大电子商务业务的销售额。
MLOps 可以帮助识别电子商务业务的客户群：数据分析提供对电子商务业务的洞察，从而更容易识别客户并了解客户群的位置。

可以采用 MLOps 放大业务运营的平台和电商业务类型

可以采用 MLOps 的电子商务企业类型有：

企业对客户：企业直接向客户销售产品
企业对企业（b2b 电子商务）：企业向企业销售。
客户对企业：允许个人向企业出售服务。
客户对客户：涉及个人之间的商品销售。

常用的电子商务平台示例有：

Magento 电子商务是一个流行的电子商务平台，提供营销、SEO 优化和购物车系统，以及对其在线商店的灵活控制。它使用各种插件和工具。
Shopify：加载速度快，易于使用，并提供营销、支付等其他服务。

其他电子商务平台包括 Wix、Volusion、shift4shop、Weebly、Prestashop 等等。

结论

MLOps 在被电子商务企业采用时提供了很多好处，从促进沟通到增加销售和客户识别等等。因此，电子商务业务也应该采用MLOps流程，并可以使用合适的MLOps工具。