实施机器学习是人工智能驱动的产品和服务取得成功的关键一步。

让我们讨论一下MLOps如何帮助企业高效解决问题。

实施机器学习，即现在所称的“MLOps”，是许多行业的最新趋势。然而，许多企业在这个过程中遇到了困难。运营是企业每天都在做的事情;其经营自己的工厂、办公室、商店等等。但“实施机器学习”是什么意思呢?以下是在业务中利用MLO的一些方法。

定义业务问题

首先，需要定义业务问题。想要解决的关键问题是什么，需要有一个特定的目标，例如增加销售额或降低客户流失率;或者有一个特定的用例，例如向购物应用添加图像识别。业务问题将指导使用MLOps。

收集正确的数据

其次，需要收集正确的数据。使用的数据会影响模型的质量。如果数据不正确，模型就会不正确。确保使用的数据准确性，并反映所需的用例。例如，如果想要对结帐率进行建模，则应使用反映结帐率的数据，例如订单和商品信息。如果想对客户购买的商品进行建模，应该使用产品和订单信息。如果要对客户情绪建模，应该使用与客户情绪相关的数据，例如评论数据。

构建可靠且可扩展的MLOPS平台

再者，需要构建一个可靠且可扩展的MLOps平台。构建这样的平台对于实施机器学习项目至关重要。可扩展的平台将能够处理比当前处理能力更多的数据，并构建和扩展更多的模型。反过来，这将能够利用MLOps。这可以通过使用基于云的托管机器学习平台来做到这一点。这些平台清理、组织和标准化数据，通过消除大量手动工作，使构建和实施人工智能项目变得更加容易。

决定构建正确的机器学习产品/服务

最后，需要决定构建正确的ML产品/服务。这将基于试图解决的业务问题。例如，如果想要预测结帐率，可能需要使用推荐引擎解决方案;或者如果想要预测某些产品的需求，可能需要使用预测解决方案。一旦决定构建正确的产品或服务，就需要实施该解决方案。可以使用之前选择的托管的基于云的机器学习平台来完成此操作，这将更轻松构建、训练和部署模型，从而节省时间和精力。

一旦成功地将MLOps用于业务，便可开始使用其来解决实际业务问题，并使AI项目更加成功和可持续。