MLOps가 전자 상거래 비즈니스를 확대하는 방법

게시 됨: 2021-12-07
MLOps

머신 러닝 작업(MLOps)은 전자 상거래 비즈니스에 매우 영향을 미치는 것으로 입증된 인공 지능의 새로운 기술입니다. MLOps는 전자 상거래 비즈니스 판매의 실시간 예측을 위해 기계 학습을 통합합니다. MLOps는 기업이 중복 작업을 자동화하는 데도 도움이 됩니다. 이 블로그 게시물에서는 MLOps, 해당 프로세스 및 도구, MLOps를 사용하여 전자 상거래 비즈니스를 확대하는 방법에 대해 설명합니다.

MLOps 란 무엇입니까?

머신 러닝 운영(MLOps)은 효율적인 워크플로와 자동화된 배포 및 모니터링을 위해 데이터 과학 팀과 개발 팀의 협업을 통해 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 지속적으로 제공합니다. MLOps를 사용하면 지속적인 통합, 테스트 및 배포를 통해 모델을 관리할 수 있습니다. 그런 다음 모델을 모델 허브에 저장하거나 사전 훈련된 개념 모델로 저장할 수 있습니다. MLOps와 DevOps는 모두 지속적 제공 및 통합을 포함하며 MLOps는 운영의 일부로 DevOps의 일부를 통합하지만 MLOps는 일반적으로 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자가 구축한 기계 학습 모델 및 ML 시스템에 더 특화되어 있는 반면 DevOps는 일반적입니다. 여기에는 소프트웨어 엔지니어와 DevOps 엔지니어가 포함됩니다.

MLOps 프로세스란 무엇입니까?

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이는 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 MLOps 중에 ML 모델을 ML 프로덕션에 배포하는 데 사용하는 프로세스입니다. 또한 ML 수명 주기 및 모델 작업에 대해 설명합니다.

MLOps 프로세스는 다음 세 단계로 나눌 수 있습니다.

  • 데이터 및 비즈니스 이해 단계
  • 모델링 단계
  • 모니터링 및 버전 관리 단계
  1. 데이터 및 비즈니스 이해 단계

MLOps의 데이터 및 비즈니스 이해 단계에서 다음 프로세스가 사용됩니다.

  • 비즈니스 이해: 머신 러닝 모델은 비즈니스 요구 사항을 기반으로 개발되어야 하기 때문에 이것은 중요한 프로세스입니다.
  • 데이터 추출 및 수집: 데이터 처리는 MLOps 프로세스에서 매우 중요합니다. 데이터를 먼저 추출한 다음 사용 및 액세스할 수 있는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스로 수집해야 합니다.
  • 데이터 전처리 및 분석: 이 데이터는 원시 데이터에서 데이터 분석이 수행되는 사용 가능한 데이터로 변환되어야 합니다.

모델링 단계

이 MLOps 단계는 다음과 같은 기계 학습 개발 프로세스를 다룹니다.

  • 모델 교육 및 개발. 데이터 단계 후에는 모델 교육 및 개발이 진행됩니다. 여기에는 데이터에 ML 알고리즘을 적용하여 패턴을 이해하고, 교육하고, 교육된 ML 모델을 저장하는 작업이 포함됩니다.
  • 모델 제공 및 파이프라인: 이 모델은 파이프라인 도구를 통해 제공할 수 있습니다.
  • 모델 배포: 실제 사용.

지속적인 통합 및 버전 관리 단계

이 단계는 매우 중요하며 다음 프로세스로 구성된 ML 모델의 모니터링, 버전 관리 및 지속적인 통합을 처리합니다.

  • 모델 재교육 및 버전 모델: 모델은 데이터에서 계속 학습해야 하므로 비즈니스 요구에 맞게 새 버전 모델을 개발할 수 있습니다.
  • 모델 모니터링: 지속적인 모델 모니터링이 필요합니다.
  • 지속적 전달: ML 모델이 지속적으로 작동하도록 합니다.

MLOps의 도구는 무엇입니까?

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MLOps 도구를 사용하면 전자 상거래 비즈니스에서 기계 학습 작업을 일상적인 비즈니스 활동에 쉽게 도입할 수 있습니다. 데이터 과학자는 이러한 도구를 사용하여 ML 모델을 구축하고 기계 학습 및 모델 배포를 단순화하여 시간을 절약할 수 있습니다.

MLOps 도구의 기능 및 기능

이러한 도구에는 다음과 같은 몇 가지 주요 MLOps 기능이 있습니다.

  • 간단한 사용자 인터페이스: 간단한 인터페이스로 누구나 MLOps 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • ML 모델 교육, 모니터링 및 버전 관리 기능은 MLOps 도구에 통합되어야 합니다.
  • 시각화 기능이 있어야 합니다. MLOps 도구는 훈련 중에 ML 모델을 모니터링하는 그래프를 제공해야 합니다.
  • 협업을 지원해야 합니다. MLOps 도구는 협업 액세서리를 제공해야 합니다.
  • 지속적인 통합 및 개발 도구와 원활하게 작동해야 합니다.
  • 데이터 보안을 제공해야 합니다.

MLOps를 사용하여 전자 상거래 비즈니스를 확대하거나 늘리는 방법

전자 상거래 비즈니스는 MLOps를 채택하여 매출 증대, 협업 개선 및 기타 이점을 얻을 수 있습니다. MLOps 프로세스는 전자 상거래 비즈니스를 개선하고 비즈니스 소유자에게 다른 비즈니스보다 우위를 제공합니다. MLOps는 다음과 같은 방식으로 전자 상거래 비즈니스를 확대하는 데 사용할 수 있습니다.

  • MLOps는 전자 상거래 비즈니스의 온라인 존재를 높이는 데 사용할 수 있습니다. 이는 데이터 추출 프로세스 중에 수행되므로 전자 상거래 및 전자 상거래 플랫폼이 있는 웹 사이트가 온라인에서 자신의 존재가 얼마나 느끼는지 알 수 있습니다. 상거래 비즈니스는 모든 데이터가 있는 위치를 찾습니다.
  • MLOps를 사용하여 전자 상거래 비즈니스 시간을 단축할 수 있습니다. MLOps에서 팀 협업을 통해 비즈니스에서 서비스를 더 빠르게 배포할 수 있습니다.
  • 작업 자동화에 사용할 수 있습니다. MLOps는 전자 상거래 비즈니스의 작업을 자동화합니다. 예를 들어, 향후 몇 년간 특정 제품의 판매를 예측하는 기계 학습 모델을 개발하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 수동 가격 추정 대신 모델에 의해 자동으로 수행될 수 있습니다.
  • 커뮤니케이션 및 협업을 촉진하는 데 사용할 수 있습니다. MLOps 프로세스는 비즈니스 커뮤니케이션을 개선하고 비즈니스 직원과 데이터 과학자 간의 협업을 촉진하는 경향이 있습니다.
  • MLOps는 매출 증가로 이어집니다. MLOps를 전자 상거래 비즈니스에 적용하면 해당 비즈니스의 매출이 증가합니다. 예를 들어 마케팅 비즈니스는 데이터에서 ML 모델을 구축하여 제품에 관심을 가질 지역을 예측할 수 있으며, 이는 매출 증가로 이어질 수 있습니다.
  • 개선된 작업 흐름: 전자 상거래 마케팅의 작업 흐름은 MLOps가 제공하는 원활한 커뮤니케이션으로 인해 개선되었습니다. 또한 MLOps 동안 실시간 모니터링이 수행되어 워크플로가 향상됩니다.
  • MLOps는 전자상거래 비즈니스를 경쟁에서 앞서게 유지합니다. MLOps는 전자상거래 비즈니스를 위한 더 많은 매출을 창출하고 전자상거래 비즈니스를 위한 최첨단 기계 학습 모델을 제공함으로써 이를 수행합니다.
  • MLOps는 비즈니스 데이터를 구성하고 데이터 보안을 제공하는 데 도움이 됩니다. 전자 상거래 비즈니스 데이터가 구성되면 전자 상거래 비즈니스의 매출이 증가하거나 확대됩니다.
  • MLOps는 전자 상거래 비즈니스의 고객 기반을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석은 전자 상거래 비즈니스에 대한 통찰력을 제공하여 고객을 식별하고 고객 기반이 어디에 있는지 쉽게 알 수 있도록 합니다.

MLOps를 도입하여 비즈니스 운영을 확대할 수 있는 플랫폼 및 전자 상거래 비즈니스 유형

MLOps를 채택할 수 있는 전자 상거래 비즈니스 유형은 다음과 같습니다.

  • 기업 대 고객: 기업이 고객에게 직접 제품을 판매하는 경우
  • 기업 간(b2b 전자 상거래): 기업이 기업에 판매합니다.
  • 고객 대 기업: 개인이 기업에 서비스를 판매할 수 있습니다.
  • 고객 대 고객: 개인 간의 상품 판매가 포함됩니다.

널리 사용되는 전자 상거래 플랫폼의 예는 다음과 같습니다.

  • Magento 전자 상거래는 마케팅, SEO 최적화, 장바구니 시스템 및 온라인 상점에 대한 유연한 제어를 제공하는 인기 있는 전자 상거래 플랫폼입니다. 다양한 플러그인과 도구를 사용합니다.
  • Shopify: 로딩이 빠르고 사용이 간편하며 마케팅, 결제 등과 같은 기타 서비스를 제공합니다.

다른 전자 상거래 플랫폼으로는 Wix, Volusion, shift4shop, Weebly, Prestashop 등이 있습니다.

결론

MLOps는 전자 상거래 비즈니스에서 채택할 때 커뮤니케이션 촉진에서 판매 및 고객 식별 증가에 이르기까지 많은 이점을 제공합니다. 따라서 전자 상거래 비즈니스에서도 MLOps 프로세스를 채택해야 하며 적절한 MLOps 도구를 사용할 수 있습니다.

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