En feature store er en centraliseret platform til at administrere og betjene de funktioner, der bruges i maskinlæring (ML) modeller. En funktion er en individuel målbar egenskab eller karakteristik af data, der bruges som input til en ML-model. For at kunne bygge effektive ML-modeller er det afgørende at have højkvalitets, velkonstruerede funktioner, der er både relevante og informative for den aktuelle opgave.
En funktionsbutik giver en systematisk og effektiv måde at administrere og betjene funktioner på, hvilket gør det nemmere for dataingeniører og datavidenskabsfolk til at udvikle og implementere ML-modeller. I en funktionsbutik kan dataforskere nemt søge efter, opdage og få adgang til allerede eksisterende funktioner eller oprette nye funktioner og derefter gemme og dele dem på tværs af teams og projekter.
Funktionsbutikken sikrer, at funktionerne er konsistente, versionerede og let tilgængelige, hvilket kan føre til betydelige tidsbesparelser og forbedret produktivitet. Det giver også en enkelt kilde til sandhed for funktioner, hvilket reducerer sandsynligheden for fejl eller uoverensstemmelser i funktionsudvikling.
Derudover muliggør en feature store bedre regeringsførelse og overholdelse ved at spore afstamning og brug af funktioner gennem hele ML's livscyklus. Dette gør det nemmere at overvåge og revidere de funktioner, der bruges i produktions ML-modeller, og hjælper med at sikre, at de er nøjagtige, retfærdige og upartiske.
Hvorfor du har brug for en featurebutik
Med flere organisationer, der investerer i maskinlæring, står teams over for store udfordringer omkring indhentning og organisering af data. Her er nogle af de vigtigste fordele ved en featurebutik.
Forbedret samarbejde
En funktionsbutik kan forbedre samarbejdet mellem datavidenskabsmænd, ingeniører og MLOps-specialister ved at tilbyde en centraliseret platform til styring og betjening af funktioner. Dette reducerer dobbeltarbejdet, hvilket gør det nemmere for teams at samarbejde om feature engineering-opgaver. Dataforskere og ingeniører kan arbejde sammen om at skabe og forfine funktioner og derefter dele dem på tværs af projekter og teams.
Hurtigere udvikling og implementering
En funktionsbutik kan hjælpe med at accelerere udviklingen af ML-modeller og muliggøre hurtigere implementering til produktion. Det abstraherer de tekniske lag for at gøre læse-/skrivefunktionerne let tilgængelige. Et centraliseret funktionslager giver et samlet lager af alle funktioner, hvilket gør det nemmere for dataforskere at opdage og genbruge allerede eksisterende funktioner. Dette kan betydeligt reducere den tid og indsats, der kræves for at udvikle funktioner til nye modeller.
Det muliggør en "byg én gang, genbrug mange" tilgang. Dette betyder, at funktioner, der er udviklet til én model, kan genbruges på tværs af flere modeller og applikationer, hvilket reducerer den tid og indsats, der kræves til funktionsudvikling. Dette kan hjælpe organisationer med at fremskynde deres time to market og opnå en konkurrencefordel.
Forbedret nøjagtighed
En featurebutik kan øge nøjagtigheden af ML-modeller på flere måder. For det første kan brugen af metadata i en funktionslager hjælpe datavidenskabsfolk og ingeniører med bedre at forstå de funktioner, der bruges i en model, herunder deres kilde, kvalitet og relevans. Dette kan føre til mere informerede beslutninger om valg af funktioner og konstruktion, hvilket resulterer i mere nøjagtige modeller.
For det andet sikrer en featurebutik ensartethed af funktioner på tværs af trænings- og serveringslagene. Dette hjælper med at sikre, at modeller trænes i det samme sæt funktioner, som vil blive brugt i produktionen, hvilket reducerer risikoen for ydeevneforringelse på grund af funktionsfejl.
Endelig kan den centraliserede karakter af en funktionsbutik hjælpe med at sikre, at funktioner er af høj kvalitet, velkonstruerede og i overensstemmelse med datastyring og lovmæssige krav. Dette kan føre til mere nøjagtige og pålidelige modeller, hvilket reducerer risikoen for fejl eller skævheder.
Bedre overholdelse
Et datalager kan hjælpe med at sikre overholdelse af lovgivning ved at gøre det nemmere at overvåge og revidere dataforbrug. Det kan også give funktioner såsom adgangskontrol, versionsstyring og afstamningssporing, som kan hjælpe med at sikre, at data er nøjagtige, fuldstændige og sikre. Dette kan hjælpe organisationer med at overholde databeskyttelsesforskrifter, såsom GDPR, og sikre, at følsomme data håndteres på en kompatibel og ansvarlig måde.
Opnåelse af Forklarlig AI
Forklarlig AI (XAI) henviser til udviklingen af maskinlæringsmodeller og algoritmer, der let kan forstås og fortolkes af mennesker. Målet med XAI er at gøre AI-systemer mere gennemsigtige, troværdige og ansvarlige ved at gøre det muligt for mennesker at forstå begrundelsen bag de beslutninger, som AI-modeller træffer.
Ved at bruge en funktionsbutik som en del af den forklarelige AI-proces, kan organisationer forbedre gennemsigtigheden og fortolkningen af deres maskinlæringsmodeller, hvilket gør det nemmere at overholde regler og etiske overvejelser og opbygge tillid til brugere og interessenter.
Feature Store-komponenter
Moderne feature stores består typisk af tre kernekomponenter: datatransformation, lagring og servering.
Transformation
Transformationer er en kritisk komponent i mange maskinlæringsprojekter (ML). En transformation refererer til processen med at konvertere rådata til et format, der kan bruges til at træne ML-modeller eller lave forudsigelser.
Transformationer er nødvendige i ML-projekter, fordi rådata ofte er rodet, inkonsekvente eller ufuldstændige, hvilket kan gøre det svært at bruge direkte til træning af ML-modeller. Transformationer kan hjælpe med at rense, normalisere og forbehandle dataene, hvilket gør dem mere velegnede til ML-modeltræning. Transformering af data kan hjælpe med at udtrække relevante funktioner fra dem, som kan bruges som input til ML-modeller. Dette kan involvere teknikker som funktionsskalering, funktionsvalg og feature engineering.
Der er to typer transformationer, der almindeligvis anvendes i ML-projekter: batchtransformationer og streamingtransformationer. Batchtransformationer involverer behandling af en fast mængde data ad gangen, typisk i en batchbehandlingsramme som Apache Spark. Dette er nyttigt til at behandle store datasæt, der er for store til at passe ind i hukommelsen.
Streaming-transformationer involverer på den anden side behandling af data i realtid, efterhånden som de ankommer, typisk i en strømbehandlingsramme som Apache Kafka. Dette er nyttigt til applikationer, der kræver forudsigelser i realtid, såsom svindeldetektion eller anbefalingssystemer.
Opbevaring
En funktionsbutik er i bund og grund en lagringsløsning – den er designet til effektivt at gemme og administrere funktioner, der bruges i maskinlæringsmodeller. I modsætning til traditionelle datavarehuse, som er optimeret til lagring og forespørgsel i store mængder rådata, er feature stores optimeret til at gemme og betjene individuelle funktioner på en måde, der er effektiv og skalerbar.
Arkitekturen af en featurebutik består typisk af to dele: offline og online databaser. Offlinedatabasen bruges til batchbehandling og funktionsingeniøropgaver, såsom generering og transformation af funktioner. Onlinedatabasen bruges til at betjene funktioner i realtid til ML-modeller under inferens, hvilket giver mulighed for hurtige og effektive forudsigelser. Denne arkitektur gør det muligt for funktionslagre at skalere til at håndtere store mængder funktioner og forespørgsler, samtidig med at høj ydeevne og lav latenstid opretholdes.
Betjener
Servering i maskinlæring refererer til processen med at bruge en trænet model til at foretage forudsigelser eller beslutninger om nye data. Under servering tager modellen inputdata ind og anvender de lærte mønstre og relationer fra træningsdataene til at generere en forudsigelse eller beslutning.
Denne proces kan forekomme i realtid, efterhånden som data modtages, eller i batches på periodisk basis. Servering er en kritisk komponent i maskinlærings-workflows, da det tillader ML-modeller at blive implementeret og brugt i produktionsmiljøer.
Feature Store og MLOps
En featurebutik er en væsentlig komponent i MLOps (Machine Learning Operations), et sæt praksisser og værktøjer, der gør det muligt for organisationer at implementere maskinlæringsmodeller til produktion i skala. MLOps involverer hele maskinlæringslivscyklussen, fra dataforberedelse og modeltræning til implementering og overvågning.
Sådan passer en featurebutik ind i MLOps-processen:
- Dataforberedelse: Et funktionslager giver en centraliseret placering til lagring og styring af maskinlæringsfunktioner, hvilket gør det nemmere for dataforskere at oprette, validere og gemme de funktioner, de har brug for til modeltræning.
- Modeltræning: Når funktionerne er oprettet, bruger dataforskere dem til at træne maskinlæringsmodeller. Et funktionslager sikrer, at de funktioner, der bruges i modeltræning, er konsistente og versionsbestemte, hvilket giver dataforskere mulighed for at reproducere modeller og sammenligne resultater på tværs af forskellige versioner af dataene.
- Modelimplementering: Når en model er trænet, skal den implementeres til produktion. En funktionsbutik kan hjælpe med at strømline implementeringsprocessen ved at levere et ensartet og versionsmæssigt sæt funktioner, der kan bruges til at levere forudsigelser i realtid.
- Overvågning og feedback: Når først en model er implementeret, skal den overvåges for at sikre, at den fortsætter med at fungere godt i produktionen. En funktionsbutik kan hjælpe dataforskere med at forstå, hvordan funktioner bruges i produktionen, hvilket gør dem i stand til at overvåge modellens ydeevne og identificere områder, der kan forbedres.
Ved at bruge en funktionsbutik som en del af MLOps-processen kan organisationer strømline maskinlæringsudviklingsprocessen, reducere den tid og de ressourcer, der kræves for at implementere maskinlæringsmodeller til produktion, og forbedre nøjagtigheden og ydeevnen af disse modeller.
Konklusion
Afslutningsvis er en funktionsbutik en centraliseret platform til at administrere og betjene de funktioner, der bruges i maskinlæringsmodeller. Det giver en systematisk og effektiv måde at administrere funktioner på, hvilket gør det nemmere for datavidenskabsfolk og ingeniører at udvikle og implementere ML-modeller.
En funktionsbutik muliggør bedre samarbejde mellem datavidenskabsfolk, ingeniører og MLOps-specialister, hvilket sikrer konsistens og versionering af funktioner på tværs af trænings- og betjeningslagene. Brugen af metadata og styringsfunktioner i en funktionsbutik kan føre til mere informerede beslutninger om funktionsvalg og konstruktion, hvilket resulterer i mere nøjagtige modeller.
Desuden kan muligheden for at genbruge allerede eksisterende funktioner på tværs af flere modeller og applikationer reducere den tid og indsats, der kræves til funktionsudvikling. Ved at levere en enkelt kilde til sandhed for funktioner, kan feature stores hjælpe med at sikre overholdelse og styring i MLOps, hvilket fører til mere nøjagtige, fair og kompatible modeller.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Udmøntning af fremtiden med Adryenn Ashley. Adgang her.
- Køb og sælg aktier i PRE-IPO-virksomheder med PREIPO®. Adgang her.
- Kilde: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :er
- a
- evne
- Om
- abstracts
- fremskynde
- adgang
- tilgængelig
- ansvarlig
- nøjagtighed
- præcis
- tværs
- Desuden
- Fordel
- Efter
- AI
- AI-systemer
- algoritmer
- Alle
- tillade
- tillader
- også
- beløb
- beløb
- an
- ,
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- applikationer
- tilgang
- arkitektur
- ER
- områder
- omkring
- Ankommer
- AS
- At
- revision
- grundlag
- BE
- fordi
- bag
- være
- fordele
- Bedre
- mellem
- fordomme
- Big
- både
- bygge
- Bygning
- by
- CAN
- centraliseret
- udfordringer
- karakteristisk
- samarbejde
- samarbejde
- almindeligt
- sammenligne
- konkurrencedygtig
- fuldføre
- Compliance
- kompatibel
- komponent
- komponenter
- konklusion
- overvejelser
- konsekvent
- består
- fortsætter
- kontrol
- konvertering af
- Core
- skabe
- oprettet
- kritisk
- data
- Dataforberedelse
- databeskyttelse
- datavarehuse
- Database
- databaser
- datasæt
- DATAVERSITET
- beslutning
- afgørelser
- indsætte
- indsat
- implementering
- konstrueret
- Detektion
- udvikle
- Udvikling
- forskellige
- svært
- direkte
- opdage
- grund
- i løbet af
- lettere
- nemt
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- indsats
- muliggøre
- muliggør
- muliggør
- ingeniør
- Engineering
- Ingeniører
- sikre
- sikrer
- sikring
- Hele
- miljøer
- fejl
- Essensen
- væsentlig
- etisk
- Forklarelig AI
- ekstrakt
- Ansigtet
- retfærdig
- FAST
- hurtigere
- Feature
- Funktionalitet
- tilbagemeldinger
- Fornavn
- passer
- fast
- Til
- format
- Framework
- bedrageri
- bedrageri afsløring
- fra
- Gevinst
- GDPR
- generere
- generere
- mål
- regeringsførelse
- hånd
- håndtere
- Have
- hjælpe
- hjælpe
- hjælper
- link.
- Høj
- høj kvalitet
- Hvordan
- HTTPS
- Mennesker
- identificere
- Forbedre
- forbedret
- in
- Herunder
- Forøg
- individuel
- informative
- informeret
- indgang
- indgange
- ind
- investere
- involvere
- IT
- Kafka
- stor
- Latency
- lag
- føre
- førende
- lærte
- læring
- livscyklus
- placering
- Lav
- maskine
- machine learning
- lavet
- Main
- opretholdelse
- større
- lave
- maerker
- Making
- administrere
- styring
- måde
- mange
- Marked
- midler
- Hukommelse
- Metadata
- ML
- MLOps
- model
- modeller
- Overvåg
- overvåges
- overvågning
- mere
- flere
- Natur
- Behov
- behov
- behov
- Ny
- Nye funktioner
- opnå
- of
- offline
- tit
- on
- engang
- ONE
- online
- Produktion
- optimeret
- or
- ordrer
- organisationer
- organisering
- Andet
- del
- dele
- mønstre
- udføre
- ydeevne
- periodisk
- perron
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- praksis
- forudsigelse
- Forudsigelser
- forberedelse
- Beskyttelse af personlige oplysninger
- behandle
- forarbejdning
- produktion
- produktivitet
- projekter
- ejendom
- give
- giver
- leverer
- kvalitet
- forespørgsler
- Raw
- rådata
- realtid
- modtaget
- Anbefaling
- reducere
- reducerer
- reducere
- refererer
- raffinere
- regler
- lovgivningsmæssige
- Regulatory Compliance
- Relationer
- relevans
- relevant
- pålidelig
- Repository
- kræver
- påkrævet
- Krav
- Ressourcer
- ansvarlige
- resulterer
- Resultater
- genbruge
- Risiko
- Kør
- samme
- Besparelser
- skalerbar
- Scale
- skalering
- forskere
- Søg
- sikker
- valg
- følsom
- tjener
- servering
- sæt
- flere
- Del
- signifikant
- betydeligt
- enkelt
- løsninger
- nogle
- Kilde
- Spark
- specialister
- interessenter
- opbevaring
- butik
- forhandler
- strøm
- streaming
- strømline
- sådan
- egnede
- Systemer
- tager
- Opgaver
- opgaver
- hold
- teknikker
- at
- deres
- Them
- derefter
- de
- denne
- dem
- tre
- hele
- tid
- til
- sammen
- også
- værktøjer
- Sporing
- traditionelle
- Tog
- uddannet
- Kurser
- Transformation
- transformationer
- omdanne
- Gennemsigtighed
- gennemsigtig
- Stol
- troværdig
- Sandheden
- to
- typer
- typisk
- forstå
- forstået
- forenet
- I modsætning til
- Brug
- brug
- anvendte
- brugere
- ved brug af
- VALIDATE
- mængder
- Vej..
- måder
- GODT
- Hvad
- Hvad er
- som
- mens
- vilje
- med
- Arbejde
- arbejde sammen
- arbejdsgange
- dig
- zephyrnet