MLOpsはビジネスとマーケティングでどのように使用されていますか?

おそらく、あなたのブランドにはチームにデータサイエンティストと運用の専門家がいて、彼らはコラボレーションに最善を尽くしていますが、それぞれに独自の専門分野があります。

これは誤解や誤解につながる可能性があります。データサイエンティストはデータを解釈できますが、ビジネスオペレーションを管理するためのバックグラウンドを持っていない可能性があります。同様に、ビジネスチームは自分たちの側を機能させることはできますが、データを解釈して実装する方法を完全には理解していません。

ここで、機械学習操作(MLOps)が登場します。

この記事では、MLOpsがデータチームとビジネスチーム間のコラボレーションにどのように役立つか、およびMLOpsを実装することによる即時および将来の追加のメリットについて説明します。

MLOpsとは何ですか?
MLOpsは、簡単に言うと、ブランドのデータサイエンスと運用の側面で従業員間のコミュニケーションとコラボレーションを改善するための一連のベストプラクティスです。

簡単に言えば、機械学習、データエンジニアリング、開発操作の組み合わせです。目標は、機械学習システムを開発および作成するためのより合理化されたプロセスを提供し、ビジネス管理者、データサイエンティスト、マーケター、およびITエンジニアが同じレベルで協力できるようにすることです。

これは、DevOpsとして知られているものの拡張です。 DevOpsは、ビッグデータの設計と構築に関与するすべての人の間の協力を組織化するプロセスです。このプロセスはしばらく前からありますが、MLOpsはまだ若い段階です。

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MLOpsは、機械学習システムの開発に適用されるライフサイクルと一連のプラクティスを作成します。これには、研究、開発、運用、および実装が含まれます。

MLOpsとは
機械学習ブレインストーミング、開発、実装のプロセスは広範囲にわたっています。各プロジェクトをガイドする一連の複製可能なプロセスがあると、多くの点で役立ちます。

MLOpsの5つのメリット
MLOpsの概要を理解したところで、MLOpsがビジネスにどのように影響するかを見てみましょう。すべての新しいテクノロジーは、デジタルマーケティング業界にプラスまたはマイナスの影響を与えるため、私たちが得ているものを理解することが重要です。

1.MLOpsは効率と自動化を向上させることができます
私たちの時間を最大限に活用することは、私たちのほとんどがやろうとしていることです。

皮肉なことに、私たちはこれを行う方法を理解するために多くの時間を費やしています。

さまざまな種類のアプリや書籍を調べることがあります。記事を読んだり、効率と時間管理に関するセミナーに参加したりするのに何日も費やすことができました。

しかし、おそらく自動化は多くの人にとってより簡単でしょう。

自動化は、定義上、効率を向上させるはずです。微細なタスクが人々の手に負えなくなると、彼らは全体像の問題に集中することができます。

データサイエンスチームの多くの人々が時間を費やす重要な、しかし消耗するタスクは、データ入力です。そのとき、彼らはタイピングスキルを受動的に向上させるのではなく、科学に集中することに費やすことができました(そして、データ入力のタイプミスは災害をもたらす可能性があります!)。

MLOpsには、データ入力などのタスクを自動化するためのオプションがあります。事前にいくつかの作業が必要ですが、問題が発生すると、データサイエンティストは自分たちが最も得意とすることに戻ることができます。

2.MLOpsは無駄を排除します
MLOpsは、企業がコミュニケーションを改善し、ボトルネックやコストのかかるエラーを回避するのに役立ちます。

誰かが何をすべきか、または他の誰かが何をすべきかを単に知らなかったために、同じ質問に答えたり、前のポイントを繰り返したり、エラーをクリーンアップするために余分な時間を費やしたりするのにどれくらいの時間を無駄にしましたか?

各従業員または請負業者が従う一連の操作があれば、同じ質問に継続的に答える必要はありません。あなたは彼らに運用チェックリストを送ることができ、彼らは完了するまでそれを処理します。

これの最も良い点は、複製性が高いことです。クライアント向けのコンテンツを作成するコンテンツマーケティング会社の例を使用します。

キャンプ用品をレビューするサイトを運営しているとします。読者が製品を簡単に比較したり、最も気になる部分と簡単にスキミングしたりできるように、すべてのページは同じ基本形式に従う必要があります。

レビュー担当者と編集者に、従うべきテンプレート、段階的な手順、および他の人が行っていることに関する情報を提供するとします。その場合、混乱を少なくすることができ、冬の天候に最適なハイキングブーツに集中することができます。

MLOpsは、コンテンツではなく、コミュニケーションのためにこれを行います。これにより、リーダーは特定の日に何をすべきかについての「テンプレート」を共有でき、フロントローディングの後、質問を減らし、関連する無駄を排除する必要があります。

3.MLOpsはコラボレーションに焦点を当てています
前述のように、コミュニケーションの欠如はビジネスをすぐに殺す可能性があります。部門間のコラボレーションは非常に重要です。そうしないと、作業が失われ、メモが渡されず、物事が見落とされ、一時的に

 

フレアする可能性があります。

MLOpsは、あるタスクを別の部門に渡すための手順を作成します。 「ライフサイクル」という言葉は、このプロセスを説明するためによく使用されます。

プロジェクトがライフサイクルを進むにつれて、労働者は何が起こったのか、今何が起こっているのか、そして次に何が起こるのかを見ることができるはずです。

ここで私たちはマーケティング担当者の帽子をかぶって、ClickUpやTrelloなどのツールに目を向けます。これらは、同時に多数のタスクを管理するのに役立ちます。

プロジェクトに関係する人々は、パイプラインのすべてのポイントでチェックリストや以前の会話などにアクセスできるため、仕事のチャットでの応答を待ったり、恐ろしいグループの電子メールを処理したりする必要がなくなります。

コミュニケーションは順調に進んでおり、会話に参加する必要のある人は誰でも参加でき、何十ものメッセージで迷子になることはほとんどありません。

このプロセスでは、文書化も可能です。これにより、誰が何をしたかを示す紙の証跡が作成されるだけでなく、適切な人にフィードバックを提供できるようになるだけでなく、すべてがすでに概説されているため、誤解を排除できます。

4.MLOpsは機械学習モデルをサポートします
MLOpsは機械学習モデルをサポートします
あるプロジェクトから別のプロジェクトへの変動の量を減らすことは、あらゆるビジネスを拡大するための重要な鍵です。 MLOpsは、新しい各プロジェクトの開始時にベンチマークとして使用できる再現可能なモデルを作成することにより、これを実現するのに役立ちます。

これらのデータセットレジストリは、リソース、プロジェクトデータ、ログ、およびメトリックを追跡するのに役立ちます。これらの要素を組み合わせることで、ボトルネックが解消され、無駄な時間が短縮され、プロジェクトをパイプライン内でより速く移動できるようになります。

基本的に、あなたがしているのは、何度も使用できるテンプレートを作成することです。これらの機械学習の「テンプレート」または「モデル」は、新しい機械学習モデルが登場するたびに従うベンチマークを用意することで、生産時間を短縮し、より良い製品を生産するのに役立ちます。

複製可能なモデルを持つことは、任意の変数を入力して同じ結果を体験できるため、マーケティングにおいて不可欠です。 SEOはこの例外的な例です。

コンテンツを作成し、アップロードし、最適化し、リンクを促進し、再最適化するための実証済みの戦略があれば、手順は同じであるため、変数について心配する必要はありません。

骨は同じなので、人間工学に基づいたキーボードや葬儀場のカーペットに関する記事をランク付けするかどうかは関係ありません。

それは、困っている人に自分の時間に必要なリソースを提供することから始まります。私たちは24時間年中無休でつながる世界に住んでおり、人々はさまざまな時間に働いています。

9-5で働き、すべての仕事を置き去りにする時代は終わりました。あなたが持っているすべての従業員または請負業者は、彼らがそれを必要とするときにどんな質問への答えも受け取ることができるはずです。

彼らが座って、朝にオフィスに戻るのを待たなければならない場合、ボトルネックが発生し、プロセスが遅くなり、最終的にはコストがかかります。

5.MLOpsにより展開と実装が容易になります
コミュニケーションを改善し、プロセスを作成し、物事を自動化するMLOpsの機能により、エラーの可能性が本質的に減少するため、展開と実装が容易になります。

MLOpsをすぐに使用できるため、開発者は、プロファイリングとモデル検証による品質管理を維持しながら、モデルをはるかに高速にパックできます。

これは、データサイエンティストと管理者が、各ステップが実行され、一貫性が検証されていることを確信して、より高いレベルで実行する方法を提供します。

ビジネスとマーケティングにおけるMLOpsの未来は何ですか?
MLOpsは、2025年までに40億ドルに達すると予想される、新しいが巨大な業界です。MLOpsがもたらす可能性のある最も重要な影響は、データの管理方法に関係しています。

データを翻訳するための理解できる方法がなければ、データは無意味です。

機械学習操作を使用すると、そのデータを取得して具体的なものに変換できます。たとえば、特定のビジネスモデルにいくつかの変更を加え、6か月後に結果が悪化していることに気付いた場合は、元のモデルに戻ることができます。

さらに、MLOpsは一貫性を提供します。シナリオはそれぞれ異なるため、一貫性のある製品を製造することは困難な作業であり、毎回固有の問題が発生する可能性があります。世界中の企業は、一貫した製品/サービスを何度も出すのに苦労しています。

MLOpsは、データサイエンティストと運用管理者が協力して、かなりの時間枠にわたって一貫した結果を生み出すのに役立ちます。プロジェクトがパイプラインの一方の端からもう一方の端に移動するとき、関係するすべての人々は、品質が維持されることを保証する方法を持っている必要があります。 MLOpsは、定期的なスキャンで品質保証のプロセスを自動化することもできます。

結論
MLOpsは、機械学習テクノロジー開発プロセスに関与するすべての人の間のコミュニケーションのラインを作成するのに役立ちます。マーケターとして、私たちはこれから何かを学び、私たちのビジネスに同じ原則を実装することができます。

すべてのビジネスは、従うべき明確なガイドラインとプロセスから利益を得ることができます。ボトルネック、制作時間の遅さ、および多数のエラーが発生している場合は、カーテンを引いてプロを確認することをお勧めします

 

全体としてcedures。

それが大変な作業のように聞こえる場合は、私たちがお手伝いします!

MLOpsはビジネスとマーケティングにどのように影響すると思いますか?