實施機器學習是人工智能驅動的產品和服務取得成功的關鍵一步。

讓我們討論一下MLOps如何幫助企業高效解決問題。

實施機器學習，即現在所稱的“MLOps”，是許多行業的最新趨勢。然而，許多企業在這個過程中遇到了困難。運營是企業每天都在做的事情;其經營自己的工廠、辦公室、商店等等。但“實施機器學習”是什么意思呢?以下是在業務中利用MLO的一些方法。

定義業務問題

首先，需要定義業務問題。想要解決的關鍵問題是什么，需要有一個特定的目標，例如增加銷售額或降低客戶流失率;或者有一個特定的用例，例如向購物應用添加圖像識別。業務問題將指導使用MLOps。

收集正確的數據

其次，需要收集正確的數據。使用的數據會影響模型的質量。如果數據不正確，模型就會不正確。確保使用的數據準確性，并反映所需的用例。例如，如果想要對結帳率進行建模，則應使用反映結帳率的數據，例如訂單和商品信息。如果想對客戶購買的商品進行建模，應該使用產品和訂單信息。如果要對客戶情緒建模，應該使用與客戶情緒相關的數據，例如評論數據。

構建可靠且可擴展的MLOPS平臺

再者，需要構建一個可靠且可擴展的MLOps平臺。構建這樣的平臺對于實施機器學習項目至關重要。可擴展的平臺將能夠處理比當前處理能力更多的數據，并構建和擴展更多的模型。反過來，這將能夠利用MLOps。這可以通過使用基于云的托管機器學習平臺來做到這一點。這些平臺清理、組織和標準化數據，通過消除大量手動工作，使構建和實施人工智能項目變得更加容易。

決定構建正確的機器學習產品/服務

最后，需要決定構建正確的ML產品/服務。這將基于試圖解決的業務問題。例如，如果想要預測結帳率，可能需要使用推薦引擎解決方案;或者如果想要預測某些產品的需求，可能需要使用預測解決方案。一旦決定構建正確的產品或服務，就需要實施該解決方案。可以使用之前選擇的托管的基于云的機器學習平臺來完成此操作，這將更輕松構建、訓練和部署模型，從而節省時間和精力。

一旦成功地將MLOps用于業務，便可開始使用其來解決實際業務問題，并使AI項目更加成功和可持續。