Comment MLOps magnifie votre entreprise de commerce électronique

Les opérations d’apprentissage automatique (MLOps) sont une technologie émergente en intelligence artificielle qui s’est avérée très impactante sur les entreprises de commerce électronique. MLOps intègre l’apprentissage automatique pour la prédiction en temps réel des ventes des entreprises de commerce électronique. MLOps aide également les entreprises à automatiser les tâches redondantes. Cet article de blog traite des MLOps, de ses processus et outils, et de la façon d’utiliser les MLOps pour magnifier votre activité de commerce électronique.

Qu’est-ce que MLOps ?

Les opérations d’apprentissage automatique (MLOps) sont la livraison continue de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond par la collaboration d’équipes de science des données et d’équipes de développement pour un flux de travail efficace et des déploiements et une surveillance automatisés. MLOps permet la gestion des modèles par intégration, test et déploiement continus. Les modèles peuvent ensuite être stockés dans des hubs de modèles ou en tant que modèle de concept pré-entraîné. MLOps et DevOps les deux impliquent une livraison et une intégration continues, et MLOps intègre également une partie de DevOps dans le cadre de ses opérations, mais MLOps est plus spécifique aux modèles d’apprentissage automatique et aux systèmes ML généralement construits par des ingénieurs en apprentissage automatique et des scientifiques des données, tandis que DevOps est générique et implique ingénieurs logiciels et ingénieurs DevOps.

Qu’est-ce que le processus MLOps ?

Il s’agit du processus utilisé lors des MLOps par les data scientists et les ingénieurs ML pour déployer des modèles ML dans la production ML. Il explique également le cycle de vie du ML et les opérations de modèle

Le processus MLOps peut être divisé en trois étapes qui sont :

• Étape de compréhension des données et de l’entreprise
• Étape de modélisation
• Étape de surveillance et de versioning

1. Étape de compréhension des données et de l’entreprise

Les processus suivants sont utilisés pendant la phase de compréhension des données et de l’entreprise des MLOps

• Compréhension commerciale : il s’agit d’un processus crucial car le modèle d’apprentissage automatique doit être développé en fonction des besoins de l’entreprise.
• Extraction et collecte de données : le traitement des données est très important dans le processus MLOps, les données doivent d’abord être extraites puis rassemblées dans des lacs de données et des entrepôts de données, où elles peuvent être utilisées et consultées.
• Prétraitement et analyse des données : ces données doivent être converties des données brutes en données utilisables sur lesquelles une analyse des données est ensuite effectuée.

Étape de modélisation

Cette étape MLOps traite des processus de développement de l’apprentissage automatique qui sont :

• Formation et développement de modèles. Après l’étape des données, la formation et le développement du modèle viennent ensuite, ce qui implique l’application d’algorithmes ML aux données pour comprendre leur modèle, l’entraîner et enregistrer le modèle ML formé.
• Service de modèle et pipeline : ce modèle peut être servi via des outils de pipeline.
• Déploiement du modèle : dans la vraie vie pour l’utilisation.

Intégration continue et étape de versioning

Cette étape est très importante et concerne la surveillance, la gestion des versions et l’intégration continue des modèles de ML, comprenant les processus suivants :

• Réapprentissage du modèle et modèles de version : le modèle doit continuer à apprendre à partir des données, de sorte qu’un nouveau modèle de version peut être développé pour répondre aux besoins de l’entreprise
• Surveillance du modèle : une surveillance continue du modèle est nécessaire.
• Livraison continue : cela garantit que le modèle de ML fonctionne en continu.

Quels sont les outils dans MLOps ?

MLOps Ces outils permettent aux entreprises de commerce électronique d’intégrer facilement les opérations d’apprentissage automatique dans leurs activités commerciales quotidiennes. Les data scientists peuvent utiliser ces outils pour créer des modèles de ML et simplifier l’apprentissage automatique et le déploiement de modèles, ce qui leur permet de gagner du temps.

Fonctionnalités et capacités des outils MLOps

Ces outils devraient avoir certaines fonctionnalités MLOps clés, à savoir :

• Interface utilisateur simple : une interface simple rend l’outil MLOps facile à utiliser pour tout le monde.
• Les capacités de formation, de surveillance et de gestion des versions des modèles ML doivent être intégrées aux outils MLOps
• Il doit avoir des capacités de visualisation : les outils MLOps doivent fournir des graphiques pour surveiller les modèles de ML pendant la formation.
• Il doit prendre en charge la collaboration : les outils MLOps doivent fournir des accessoires de collaboration.
• Il doit fonctionner de manière transparente avec les outils d’intégration et de développement continus.
• Il doit assurer la sécurité des données.

Comment utiliser MLOps pour agrandir ou augmenter votre activité de commerce électronique

Entreprises de commerce électronique peut adopter MLOps pour augmenter les ventes, améliorer la collaboration et d’autres avantages. Les processus MLOps améliorent les entreprises de commerce électronique et donnent aux propriétaires d’entreprise un avantage sur les autres entreprises. Les MLOps peuvent être utilisés pour magnifier les activités de commerce électronique des manières suivantes :

• Les MLOps peuvent être utilisés pour augmenter la présence en ligne des entreprises de commerce électronique : cela se fait pendant le processus d’extraction de données, ce qui permet aux sites Web dotés de plateformes de commerce électronique et de commerce électronique de prendre conscience de l’ampleur de leur présence en ligne, car au cours de ce processus, l’e-commerce l’entreprise de commerce découvre où se trouvent toutes les données.
• MLOps peut être utilisé pour accélérer le temps des affaires de commerce électronique : la collaboration d’équipe dans MLOps conduit à un déploiement plus rapide des services dans les entreprises.
• Il peut être utilisé pour l’automatisation des tâches : MLOps automatise les tâches dans le commerce électronique. Par exemple, cela peut aider à développer un modèle d’apprentissage automatique pour prédire les ventes d’un produit particulier pour les années à venir, et cela peut être fait automatiquement par le modèle au lieu d’une estimation manuelle du prix.
• Il peut être utilisé pour promouvoir la communication et la collaboration : le processus MLOps tend à améliorer la communication dans les entreprises et à promouvoir également la collaboration entre les employés de l’entreprise et les data scientists.
• MLOps entraîne une augmentation des ventes : l’application de MLOps à votre entreprise de commerce électronique augmentera les ventes de cette entreprise. Par exemple, une entreprise de marketing peut prédire quelles régions seront intéressées par un produit en créant un modèle de ML à partir de données, ce qui peut entraîner une augmentation des ventes.
• Flux de travail amélioré : le flux de travail dans le marketing de commerce électronique est amélioré en raison de la communication transparente fournie par MLOps. Également pendant les MLOps, une surveillance en temps réel est effectuée, ce qui améliore le flux de travail.
• MLOps garde une entreprise de commerce électronique en avance sur la concurrence : elle le fait en générant plus de ventes pour l’entreprise de commerce électronique et en fournissant des modèles d’apprentissage automatique de pointe pour l’entreprise de commerce électronique.
• MLOps aide à organiser les données d’entreprise et à assurer la sécurité des données : lorsqu’une donnée d’entreprise de commerce électronique est organisée, cela augmente ou amplifie les ventes d’une entreprise de commerce électronique.
• Les MLOps peuvent aider à identifier la base de clients pour les entreprises de commerce électronique : l’analyse des données fournit des informations sur les activités de commerce électronique, ce qui facilite l’identification des clients et la localisation de la base de clients.

Plateformes et types d’entreprises de commerce électronique qui peuvent adopter les MLOps pour amplifier les opérations commerciales

Les types d’entreprises de commerce électronique qui peuvent adopter les MLOps sont :

• Entreprise à client : où l’entreprise vend des produits aux clients directement
• Business to business (b2b e-commerce) : l’entreprise vend aux entreprises.
• Customer to business : permet aux particuliers de vendre des services aux entreprises.
• Client à client : implique la vente de biens entre particuliers.

Exemples de plateformes de commerce électronique couramment utilisés sont :

• Magento e-commerce est une plate-forme de commerce électronique populaire qui fournit le marketing, l’optimisation du référencement, un système de panier d’achat et un contrôle flexible sur sa boutique en ligne. Il utilise divers plugins et outils.
• Shopify : chargement rapide et facile à utiliser et fournit d’autres services comme le marketing, le paiement, etc.

Les autres plateformes de commerce électronique sont Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop, pour n’en nommer que quelques-unes.

Conclusion

MLOps offre de nombreux avantages lorsqu’il est adopté par les entreprises de commerce électronique, allant de la promotion de la communication à l’augmentation des ventes et à l’identification des clients, entre autres. Par conséquent, les processus MLOps doivent également être adoptés dans une entreprise de commerce électronique et des outils MLOps appropriés peuvent être utilisés.

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