MLOps 如何擴大您的電子商務業務

已發表: 2021-12-07

機器學習操作 (MLOps) 是人工智能中的一項新興技術，已被證明對電子商務業務產生了非常大的影響。 MLOps 結合了機器學習來實時預測電子商務業務的銷售情況。 MLOps 還可以幫助企業自動化冗餘任務。這篇博客文章討論了 MLOps、它的流程和工具，以及如何使用 MLOps 來擴大您的電子商務業務。

什麼是 MLOps？

機器學習操作 (MLOps) 是通過數據科學團隊和開發團隊的協作持續交付機器學習和深度學習模型，以實現高效的工作流程以及自動化部署和監控。 MLOps 通過持續集成、測試和部署實現模型管理。然後可以將模型存儲在模型中心或作為預訓練的概念模型。 MLOps 和 DevOps 都涉及持續交付和集成，MLOps 也將 DevOps 的一部分作為其操作的一部分進行集成，但 MLOps 更特定於通常由機器學習工程師和數據科學家構建的機器學習模型和 ML 系統，而 DevOps 是通用的它涉及軟件工程師和 DevOps 工程師。

什麼是 MLOps 流程？

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這是數據科學家和 ML 工程師在 MLOps 期間用於將 ML 模型部署到 ML 生產的過程。它還解釋了 ML 生命週期和模型操作

MLOps 過程可分為三個階段：

數據和業務理解階段
建模階段
監控和版本控制階段

數據和業務理解階段

在 MLOps 的數據和業務理解階段使用以下流程

業務理解：這是一個至關重要的過程，因為機器學習模型是根據業務需求開發的。
數據提取和收集：在MLOps過程中處理數據非常重要，需要先提取數據，然後將數據收集到數據湖和數據倉庫中，在那裡可以使用和訪問。
數據預處理和分析：需要將這些數據從原始數據轉換為可用數據，然後對其進行數據分析。

建模階段

這個 MLOps 階段處理機器學習開發過程，這些過程是：

模型訓練和開發。在數據階段之後，接下來是模型訓練和開發，這涉及將 ML 算法應用於數據以了解其模式，對其進行訓練，並保存訓練後的 ML 模型。
模型服務和流水線：這個模型可以通過流水線工具服務。
模型部署：在現實生活中使用。

持續集成和版本控制階段

這個階段非常重要，處理機器學習模型的監控、版本控制和持續集成，包括以下過程：

模型再訓練和版本模型：模型需要不斷從數據中學習，因此可能會開發新的版本模型來適應業務需求
模型監控：需要持續的模型監控。
持續交付：這可確保 ML 模型持續工作。

MLOps 中有哪些工具？

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MLOps 工具使電子商務企業能夠輕鬆地將機器學習操作應用到他們的日常業務活動中。數據科學家可以使用這些工具來構建 ML 模型並簡化機器學習和模型部署，從而節省時間。

MLOps 工具的特性和功能

這些工具應該具備一些關鍵的 MLOps 功能，它們是：

簡單的用戶界面：簡單的界面使任何人都可以輕鬆使用 MLOps 工具。
ML 模型訓練、監控和版本控制功能應集成到 MLOps 工具中
它應該具有可視化功能：MLOps 工具應該提供圖表以在訓練期間監控 ML 模型。
它應該支持協作：MLOps 工具應該提供協作附件。
它應該與持續集成和開發工具無縫協作。
它應該提供數據的安全性。

如何使用 MLOps 擴大或增加您的電子商務業務

電子商務企業可以採用 MLOps 來增加銷售額、改善協作和其他好處。 MLOps 流程改善了電子商務業務，並使企業主比其他企業更具優勢。 MLOps 可用於通過以下方式放大電子商務業務：

MLOps 可用於增加電子商務業務的在線存在：這是在數據提取過程中完成的，這使得具有電子商務和電子商務平台的網站能夠意識到他們在網上的存在程度，因為在此過程中，電子商務商務業務發現所有數據的位置。
MLOps 可用於加快電子商務業務時間：MLOps 中的團隊協作可以更快地在業務中部署服務。
它可用於任務自動化：MLOps 使電子商務業務中的任務自動化。例如，它可以幫助開發一個機器學習模型來預測未來幾年特定產品的銷售情況，這可以由模型自動完成，而不是手動估算價格。
它可用於促進溝通和協作：MLOps 流程傾向於改善業務中的溝通，並促進業務員工和數據科學家之間的協作。
MLOps 導致銷售額增加：將 MLOps 應用於您的電子商務業務將增加該業務的銷售額。例如，營銷業務可以通過根據數據構建 ML 模型來預測哪些地區會對產品感興趣，這可能會導致銷售額增加。
改進的工作流程：由於 MLOps 提供的無縫通信，電子商務營銷的工作流程得到了改進。同樣在 MLOps 期間，會進行實時監控，從而改進工作流程。
MLOps 使電子商務業務在競爭中保持領先：它通過為電子商務業務創造更多銷售額並為電子商務業務提供最先進的機器學習模型來做到這一點。
MLOps 有助於組織業務數據並提供數據安全性：當組織電子商務業務數據時，這會增加或放大電子商務業務的銷售額。
MLOps 可以幫助識別電子商務業務的客戶群：數據分析提供對電子商務業務的洞察，從而更容易識別客戶並了解客戶群的位置。

可以採用 MLOps 放大業務運營的平台和電商業務類型

可以採用 MLOps 的電子商務企業類型有：

企業對客戶：企業直接向客戶銷售產品
企業對企業（b2b 電子商務）：企業向企業銷售。
客戶對企業：允許個人向企業出售服務。
客戶對客戶：涉及個人之間的商品銷售。

常用的電子商務平台示例有：

Magento 電子商務是一個流行的電子商務平台，提供營銷、SEO 優化和購物車系統，以及對其在線商店的靈活控制。它使用各種插件和工具。
Shopify：加載速度快，易於使用，並提供營銷、支付等其他服務。

其他電子商務平台包括 Wix、Volusion、shift4shop、Weebly、Prestashop 等等。

結論

MLOps 在被電子商務企業採用時提供了很多好處，從促進溝通到增加銷售和客戶識別等等。因此，電子商務業務也應該採用MLOps流程，並可以使用合適的MLOps工具。