Машинное обучение (МО) может трансформировать бизнес, но для реализации этого потенциала требуется новый подход к разработке и развертыванию программного обеспечения. Именно здесь на помощь приходит MLOps. MLOps — это сочетание машинного обучения и операций, которое включает в себя набор методов и инструментов, позволяющих организациям внедрять модели машинного обучения в масштабе.
В этой статье мы рассмотрим некоторые реальные примеры MLOps на практике и преимущества, которые организации извлекли из этого.
1. Улучшение качества обслуживания клиентов в банковской сфере
Ведущий банк внедрил MLOps, чтобы упростить процесс регистрации клиентов. Банк использовал модели машинного обучения для автоматизации проверки информации о клиентах и выявления мошенничества в режиме реального времени. Это улучшило качество обслуживания клиентов, так как процесс адаптации стал быстрее и эффективнее. Банк также снизил риск мошенничества, что повысило доверие клиентов.
2. Улучшение управления цепочками поставок в розничной торговле
Крупная розничная компания использовала MLOps для улучшения управления цепочкой поставок. Компания использовала модели машинного обучения для прогнозирования спроса на продукцию и оптимизации распределения ресурсов на своих складах. Это привело к повышению точности прогнозирования спроса, сокращению отходов и повышению эффективности цепочки поставок.
3. Улучшение результатов лечения
Поставщик медицинских услуг использовал MLOps для улучшения результатов лечения пациентов. Поставщик использовал модели машинного обучения для анализа данных о пациентах и выявления пациентов, подверженных риску нежелательных явлений. Эта информация использовалась для вмешательства и предотвращения неблагоприятных событий. В результате поставщик увидел значительное улучшение результатов лечения пациентов.
Это всего лишь несколько примеров того, как MLOps используется на практике для получения реальных преимуществ для бизнеса. Однако их гораздо больше.
В заключение, MLOps является важным компонентом успешных инициатив ML. Внедряя модели машинного обучения, организации могут реализовать весь потенциал машинного обучения и получить реальную ценность для бизнеса. Будь то улучшение качества обслуживания клиентов, улучшение управления цепочками поставок или улучшение результатов в области здравоохранения, MLOps — это ключ к раскрытию возможностей машинного обучения.
Один реальный вариант использования MLOps
Оптимизация управления цепочками поставок с помощью Google Cloud AI Platform
Крупная логистическая компания изо всех сил старалась не отставать от потребностей своего быстрорастущего бизнеса. Процессы управления цепочками поставок компании были ручными и подвержены ошибкам, что приводило к задержкам, увеличению затрат и снижению удовлетворенности клиентов.
Чтобы улучшить управление цепочками поставок, компания решила использовать MLOps с платформой Google Cloud AI. Компания использовала Google Cloud AI Platform для разработки и развертывания моделей машинного обучения, которые могли бы оптимизировать процессы цепочки поставок.
Модели машинного обучения были обучены на исторических данных цепочки поставок и могли точно прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты и сокращать время доставки. Это повысило общую эффективность цепочки поставок и привело к снижению затрат.
Кроме того, компания использовала Google Cloud AI Platform для реализации своих моделей машинного обучения с помощью MLOps. Это позволило компании быстро и легко обновлять свои модели машинного обучения по мере изменения потребностей и предпочтений цепочки поставок, а также отслеживать производительность моделей в режиме реального времени.
Результаты были впечатляющими. Компания добилась значительного сокращения затрат, повышения эффективности и заметного улучшения удовлетворенности клиентов. Используя возможности MLOps и Google Cloud AI Platform, компания смогла оптимизировать свою цепочку поставок и сохранить конкурентоспособность на быстрорастущем рынке.
Этот реальный пример демонстрирует преимущества, которые организации могут извлечь из использования MLOps с Google Cloud. Сочетая мощь машинного обучения с масштабируемостью и надежностью Google Cloud, организации могут создавать реальную ценность для бизнеса и оставаться впереди конкурентов.
Спасибо за прочтение! Если вам понравилась эта статья, нажмите кнопку хлопка 👏 столько раз, сколько сможете. Это будет иметь большое значение и побудит меня продолжать писать подобные истории. Подключаемся в Твиттере!🐦 Ура!
Подпишитесь на DDIntel Здесь.
Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com
Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate
