يعد متجر الميزات منصة مركزية لإدارة الميزات المستخدمة فيها وتقديمها التعلم الآلي (ML) عارضات ازياء. الميزة هي خاصية فردية قابلة للقياس أو سمة من سمات البيانات التي يتم استخدامها كمدخلات في نموذج تعلم الآلة. من أجل بناء نماذج فعالة لتعلم الآلة، من الضروري أن يكون لديك ميزات عالية الجودة ومصممة جيدًا وذات صلة وغنية بالمعلومات للمهمة المطروحة.
يوفر متجر الميزات طريقة منظمة وفعالة لإدارة الميزات وتقديمها، مما يسهل الأمر مهندسو البيانات وعلماء البيانات لتطوير نماذج تعلم الآلة ونشرها. في مخزن الميزات، يمكن لعلماء البيانات البحث بسهولة عن الميزات الموجودة مسبقًا واكتشافها والوصول إليها، أو إنشاء ميزات جديدة، ثم تخزينها ومشاركتها عبر الفرق والمشاريع.
يضمن متجر الميزات أن تكون الميزات متسقة ومحدثة ويمكن الوصول إليها بسهولة، مما قد يؤدي إلى توفير كبير في الوقت وتحسين الإنتاجية. كما أنه يوفر مصدرًا واحدًا لحقيقة الميزات، مما يقلل من احتمالية حدوث أخطاء أو عدم اتساق في هندسة الميزات.
بالإضافة إلى ذلك، يتيح لك متجر الميزات إجراء أفضل الحكم والامتثال من خلال تتبع نسب الميزات واستخدامها طوال دورة حياة تعلم الآلة. وهذا يجعل من السهل مراقبة وتدقيق الميزات المستخدمة في نماذج تعلم الآلة للإنتاج، مما يساعد على التأكد من أنها دقيقة وعادلة وغير متحيزة.
لماذا تحتاج إلى متجر مميز؟
مع زيادة عدد المؤسسات التي تستثمر في التعلم الآلي، تواجه الفرق تحديات كبيرة حول الحصول على البيانات وتنظيمها. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لمتجر الميزات.
تحسين التعاون
يمكن لمتجر الميزات تحسين التعاون بين علماء البيانات والمهندسين ومتخصصي MLOps من خلال توفير نظام أساسي مركزي لإدارة الميزات وتقديمها. وهذا يقلل من ازدواجية العمل، مما يسهل على الفرق التعاون في مهام هندسة الميزات. يمكن لعلماء البيانات والمهندسين العمل معًا لإنشاء الميزات وتحسينها، ثم مشاركتها عبر المشاريع والفرق.
تطوير ونشر أسرع
يمكن أن يساعد متجر الميزات في تسريع تطوير نماذج تعلم الآلة وتمكين النشر بشكل أسرع للإنتاج. فهو يلخص الطبقات الهندسية لتسهيل الوصول إلى ميزات القراءة/الكتابة. يوفر متجر الميزات المركزي مستودعًا موحدًا لجميع الميزات، مما يسهل على علماء البيانات اكتشاف الميزات الموجودة مسبقًا وإعادة استخدامها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين لتصميم الميزات للنماذج الجديدة بشكل كبير.
فهو يمكّن من اتباع نهج "البناء مرة واحدة وإعادة استخدام الكثير". وهذا يعني أنه يمكن إعادة استخدام الميزات المصممة لنموذج واحد عبر نماذج وتطبيقات متعددة، مما يقلل الوقت والجهد اللازمين لهندسة الميزات. يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات في تسريع وقتها للوصول إلى السوق واكتساب ميزة تنافسية.
تحسين الدقة
يمكن لمتجر الميزات زيادة دقة نماذج تعلم الآلة بعدة طرق. أولاً، يمكن أن يساعد استخدام بيانات التعريف في مخزن الميزات علماء البيانات والمهندسين على فهم الميزات المستخدمة في النموذج بشكل أفضل، بما في ذلك مصدرها وجودتها وأهميتها. يمكن أن يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن اختيار الميزات والهندسة، مما يؤدي إلى نماذج أكثر دقة.
ثانيًا، يضمن متجر الميزات اتساق الميزات عبر طبقات التدريب والخدمة. ويساعد ذلك على ضمان تدريب النماذج على نفس مجموعة الميزات التي سيتم استخدامها في الإنتاج، مما يقلل من خطر تدهور الأداء بسبب عدم تطابق الميزات.
وأخيرًا، يمكن أن تساعد الطبيعة المركزية لمتجر الميزات في ضمان أن الميزات عالية الجودة، ومصممة جيدًا، ومتوافقة مع متطلبات إدارة البيانات والمتطلبات التنظيمية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى نماذج أكثر دقة وموثوقية، مما يقلل من مخاطر الأخطاء أو التحيزات.
امتثال أفضل
يمكن أن يساعد مخزن البيانات في ضمان الامتثال التنظيمي من خلال تسهيل مراقبة استخدام البيانات وتدقيقه. ويمكنه أيضًا توفير ميزات مثل عناصر التحكم في الوصول وتعيين الإصدارات وتتبع النسب، والتي يمكن أن تساعد في ضمان دقة البيانات واكتمالها وأمانها. يمكن أن يساعد ذلك المؤسسات على الامتثال للوائح خصوصية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، والتأكد من التعامل مع البيانات الحساسة بطريقة متوافقة ومسؤولة.
تحقيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) يشير إلى تطوير نماذج وخوارزميات التعلم الآلي التي يمكن للبشر فهمها وتفسيرها بسهولة. الهدف من XAI هو جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وجديرة بالثقة والمساءلة، من خلال تمكين البشر من فهم الأسباب الكامنة وراء القرارات التي تتخذها نماذج الذكاء الاصطناعي.
من خلال استخدام متجر الميزات كجزء من عملية الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، يمكن للمؤسسات تحسين الشفافية وقابلية التفسير لنماذج التعلم الآلي الخاصة بها، مما يسهل الالتزام باللوائح والاعتبارات الأخلاقية، وبناء الثقة مع المستخدمين وأصحاب المصلحة.
مكونات متجر الميزات
تتكون مخازن الميزات الحديثة عادةً من ثلاثة مكونات أساسية: تحويل البيانات وتخزينها وتقديمها.
تحول
تعد التحولات عنصرًا حاسمًا في العديد من مشاريع التعلم الآلي (ML). يشير التحويل إلى عملية تحويل البيانات الأولية إلى تنسيق يمكن استخدامه لتدريب نماذج تعلم الآلة أو عمل التنبؤات.
هناك حاجة إلى التحولات في مشاريع تعلم الآلة لأن البيانات الأولية غالبًا ما تكون فوضوية أو غير متسقة أو غير كاملة، مما قد يجعل من الصعب استخدامها مباشرة لتدريب نماذج تعلم الآلة. يمكن أن تساعد التحويلات في تنظيف البيانات وتطبيعها ومعالجتها مسبقًا، مما يجعلها أكثر ملاءمة للتدريب على نموذج تعلم الآلة. يمكن أن يساعد تحويل البيانات في استخراج الميزات ذات الصلة منها، والتي يمكن استخدامها كمدخلات لنماذج تعلم الآلة. يمكن أن يتضمن ذلك تقنيات مثل قياس الميزات واختيار الميزات وهندسة الميزات.
هناك نوعان من التحويلات شائعة الاستخدام في مشاريع تعلم الآلة: التحويلات المجمعة والتحويلات المتدفقة. تتضمن تحويلات الدُفعات معالجة كمية ثابتة من البيانات في كل مرة، عادةً في إطار معالجة الدُفعات مثل Apache Spark. يعد هذا مفيدًا لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة التي تكون كبيرة جدًا بحيث لا يمكن احتواؤها في الذاكرة.
من ناحية أخرى، تتضمن تحويلات الدفق معالجة البيانات في الوقت الفعلي عند وصولها، عادةً في إطار معالجة الدفق مثل Apache Kafka. يعد هذا مفيدًا للتطبيقات التي تتطلب تنبؤات في الوقت الفعلي، مثل اكتشاف الاحتيال أو أنظمة التوصية.
الخزائن
يعد متجر الميزات في جوهره حلاً للتخزين - فهو مصمم لتخزين وإدارة الميزات المستخدمة في نماذج التعلم الآلي بكفاءة. على عكس مستودعات البيانات التقليدية، التي تم تحسينها لتخزين كميات كبيرة من البيانات الأولية والاستعلام عنها، تم تحسين مخازن الميزات لتخزين الميزات الفردية وخدمتها بطريقة فعالة وقابلة للتطوير.
تتكون بنية مخزن الميزات عادةً من جزأين: قواعد البيانات غير المتصلة بالإنترنت وقواعد البيانات عبر الإنترنت. تُستخدم قاعدة البيانات غير المتصلة بالإنترنت لمعالجة الدُفعات ومهام هندسة الميزات، مثل إنشاء الميزات وتحويلها. تُستخدم قاعدة البيانات عبر الإنترنت لتقديم الميزات في الوقت الفعلي لنماذج تعلم الآلة أثناء الاستدلال، مما يسمح بتنبؤات سريعة وفعالة. تسمح هذه البنية لمتاجر الميزات بالتوسع للتعامل مع كميات كبيرة من الميزات والاستعلامات، مع الحفاظ على الأداء العالي وزمن الوصول المنخفض.
خدمة
تشير الخدمة في التعلم الآلي إلى عملية استخدام نموذج مدرب لإجراء تنبؤات أو قرارات بشأن البيانات الجديدة. أثناء التقديم، يأخذ النموذج بيانات الإدخال ويطبق الأنماط والعلاقات المستفادة من بيانات التدريب لإنشاء تنبؤ أو قرار.
يمكن أن تحدث هذه العملية في الوقت الفعلي عند استلام البيانات، أو على دفعات على أساس دوري. يعد التقديم عنصرًا مهمًا في سير عمل التعلم الآلي، لأنه يسمح بنشر نماذج تعلم الآلة واستخدامها في بيئات الإنتاج.
متجر الميزات وMLOps
يعد متجر الميزات مكونًا أساسيًا في MLOps (عمليات التعلم الآلي)، وهي مجموعة من الممارسات والأدوات التي تمكن المؤسسات من نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج على نطاق واسع. تتضمن عمليات MLOs دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، بدءًا من إعداد البيانات والتدريب النموذجي وحتى النشر والمراقبة.
إليك كيفية ملاءمة متجر الميزات لعملية MLOps:
- تحضير البيانات: يوفر متجر الميزات موقعًا مركزيًا لتخزين ميزات التعلم الآلي وإدارتها، مما يسهل على علماء البيانات إنشاء الميزات التي يحتاجون إليها للتدريب النموذجي والتحقق من صحتها وتخزينها.
- تدريب النموذج: بمجرد إنشاء الميزات، يستخدمها علماء البيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي. يضمن مخزن الميزات أن الميزات المستخدمة في التدريب النموذجي متسقة ومحدثة، مما يسمح لعلماء البيانات بإعادة إنتاج النماذج ومقارنة النتائج عبر إصدارات مختلفة من البيانات.
- نشر النموذج: بعد تدريب النموذج، يجب نشره في الإنتاج. يمكن أن يساعد مخزن الميزات في تبسيط عملية النشر من خلال توفير مجموعة متسقة ومحددة الإصدار من الميزات التي يمكن استخدامها لخدمة التنبؤات في الوقت الفعلي.
- الرصد والتغذية الراجعة: بمجرد نشر النموذج، يجب مراقبته للتأكد من استمراره في الأداء الجيد في الإنتاج. يمكن أن يساعد مخزن الميزات علماء البيانات على فهم كيفية استخدام الميزات في الإنتاج، مما يمكنهم من مراقبة أداء النموذج وتحديد مجالات التحسين.
باستخدام متجر الميزات كجزء من عملية MLOps، يمكن للمؤسسات تبسيط عملية تطوير التعلم الآلي، وتقليل الوقت والموارد اللازمة لنشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج، وتحسين دقة وأداء تلك النماذج.
وفي الختام
في الختام، يعد متجر الميزات منصة مركزية لإدارة وخدمة الميزات المستخدمة في نماذج التعلم الآلي. فهو يوفر طريقة منهجية وفعالة لإدارة الميزات، مما يسهل على علماء البيانات والمهندسين تطوير نماذج تعلم الآلة ونشرها.
يتيح متجر الميزات تعاونًا أفضل بين علماء البيانات والمهندسين ومتخصصي MLOps، مما يضمن الاتساق وإصدار الميزات عبر طبقات التدريب والخدمة. يمكن أن يؤدي استخدام بيانات التعريف وميزات الإدارة في متجر الميزات إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة حول اختيار الميزات وهندستها، مما يؤدي إلى نماذج أكثر دقة.
علاوة على ذلك، فإن القدرة على إعادة استخدام الميزات الموجودة مسبقًا عبر نماذج وتطبيقات متعددة يمكن أن تقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين لهندسة الميزات. من خلال توفير مصدر واحد للحقيقة للميزات، يمكن أن تساعد متاجر الميزات في ضمان الامتثال والحوكمة في عمليات MLOps، مما يؤدي إلى نماذج أكثر دقة وعدالة وامتثالًا.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
- شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :يكون
- a
- القدرة
- من نحن
- الملخصات
- تسريع
- الوصول
- يمكن الوصول
- مسؤول
- دقة
- دقيق
- في
- إضافة
- مميزات
- بعد
- AI
- أنظمة الذكاء الاصطناعي
- خوارزميات
- الكل
- السماح
- يسمح
- أيضا
- كمية
- المبالغ
- an
- و
- أباتشي
- اباتشي كافكا
- أباتشي سبارك
- التطبيقات
- نهج
- هندسة معمارية
- هي
- المناطق
- حول
- وصول
- AS
- At
- التدقيق
- أساس
- BE
- لان
- وراء
- يجري
- الفوائد
- أفضل
- ما بين
- التحيزات
- كبير
- على حد سواء
- نساعدك في بناء
- ابني
- by
- CAN
- مركزية
- التحديات
- مميز
- تعاون
- للاتعاون
- عادة
- قارن
- تنافسي
- إكمال
- الالتزام
- متوافقة
- عنصر
- مكونات
- اختتام
- الاعتبارات
- ثابتة
- يتكون
- تواصل
- ضوابط
- التحول
- جوهر
- خلق
- خلق
- حرج
- البيانات
- تحضير البيانات
- خصوصية البيانات
- مستودعات البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- قواعد البيانات
- البيانات
- القرار
- القرارات
- نشر
- نشر
- نشر
- تصميم
- كشف
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- صعبة
- مباشرة
- اكتشف
- اثنان
- أثناء
- أسهل
- بسهولة
- الطُرق الفعّالة
- فعال
- بكفاءة
- جهد
- تمكين
- تمكن
- تمكين
- مهندس
- الهندسة
- المهندسين
- ضمان
- يضمن
- ضمان
- كامل
- البيئات
- أخطاء
- جوهر
- أساسي
- أخلاقي
- شرح منظمة العفو الدولية
- استخراج
- الوجه
- عادل
- FAST
- أسرع
- الميزات
- المميزات
- ردود الفعل
- الاسم الأول
- تناسب
- ثابت
- في حالة
- شكل
- الإطار
- احتيال
- الكشف عن الغش
- تبدأ من
- ربح
- GDPR
- توليد
- توليد
- هدف
- الحكم
- يد
- مقبض
- يملك
- مساعدة
- مساعدة
- يساعد
- هنا
- مرتفع
- عالي الجودة
- كيفية
- HTTPS
- البشر
- تحديد
- تحسن
- تحسن
- تحسين
- in
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- فرد
- بالمعلومات
- وأبلغ
- إدخال
- المدخلات
- إلى
- الاستثمار
- تنطوي
- IT
- كافكا
- كبير
- كمون
- طبقات
- قيادة
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- دورة حياة
- موقع
- منخفض
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- الرئيسية
- المحافظة
- رائد
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- إدارة
- أسلوب
- كثير
- تجارة
- يعني
- مكبر الصوت : يدعم، مع دعم ميكروفون مدمج لمنع الضوضاء
- البيانات الوصفية
- ML
- MLOps
- نموذج
- عارضات ازياء
- مراقبة
- مراقبة
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- الطبيعة
- حاجة
- بحاجة
- إحتياجات
- جديد
- مزايا جديدة
- الحصول على
- of
- حاليا
- غالبا
- on
- مرة
- ONE
- online
- عمليات
- الأمثل
- or
- طلب
- المنظمات
- تنظيم
- أخرى
- جزء
- أجزاء
- أنماط
- نفذ
- أداء
- دوري
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- الممارسات
- تنبؤ
- تنبؤات
- خصوصية
- عملية المعالجة
- معالجة
- الإنتــاج
- إنتاجية
- مشروع ناجح
- الملكية
- تزود
- ويوفر
- توفير
- جودة
- الاستفسارات
- الخام
- مسودة بيانات
- في الوقت الحقيقي
- تلقى
- توصية مجاناً
- تخفيض
- يقلل
- تقليص
- يشير
- صقل
- قوانين
- المنظمين
- التدقيق المطلوب
- العلاقات
- مدى صلة
- ذات الصلة
- الخدمة الموثوقة
- مستودع
- تطلب
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- الموارد
- مسؤول
- مما أدى
- النتائج
- إعادة استخدام
- المخاطرة
- يجري
- نفسه
- مدخرات
- تحجيم
- حجم
- التحجيم
- العلماء
- بحث
- تأمين
- اختيار
- حساس
- خدمة
- خدمة
- طقم
- عدة
- مشاركة
- هام
- بشكل ملحوظ
- عزباء
- حل
- بعض
- مصدر
- شرارة
- المتخصصين
- أصحاب المصلحة
- تخزين
- متجر
- فروعنا
- مجرى
- متدفق
- تبسيط
- هذه
- مناسب
- أنظمة
- يأخذ
- مهمة
- المهام
- فريق
- تقنيات
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- هم
- هؤلاء
- ثلاثة
- طوال
- الوقت
- إلى
- سويا
- جدا
- أدوات
- تتبع الشحنة
- تقليدي
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- تحول
- التحولات
- تحويل
- الشفافية
- شفاف
- الثقة
- جدير بالثقة
- حقيقة
- اثنان
- أنواع
- عادة
- فهم
- فهم
- موحد
- مختلف
- الأستعمال
- تستخدم
- مستعمل
- المستخدمين
- استخدام
- التحقق من صحة
- مجلدات
- طريق..
- طرق
- حسن
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- التي
- في حين
- سوف
- مع
- للعمل
- العمل معا
- سير العمل
- لصحتك!
- زفيرنت