Ein Feature Store ist eine zentralisierte Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung der in verwendeten Features maschinelles Lernen (ML) Modelle. Ein Merkmal ist eine einzelne messbare Eigenschaft oder ein Merkmal von Daten, die als Eingabe für ein ML-Modell verwendet werden. Um effektive ML-Modelle zu erstellen, ist es wichtig, über hochwertige, ausgereifte Funktionen zu verfügen, die für die jeweilige Aufgabe sowohl relevant als auch informativ sind.
Ein Feature Store bietet eine systematische und effiziente Möglichkeit, Features zu verwalten und bereitzustellen und erleichtert so die Arbeit Dateningenieure und Datenwissenschaftler, um ML-Modelle zu entwickeln und einzusetzen. In einem Feature Store können Datenwissenschaftler problemlos nach bereits vorhandenen Features suchen, diese entdecken und darauf zugreifen oder neue Features erstellen und diese dann speichern und über Teams und Projekte hinweg freigeben.
Der Feature Store stellt sicher, dass Features konsistent, versioniert und leicht zugänglich sind, was zu erheblichen Zeiteinsparungen und einer verbesserten Produktivität führen kann. Es bietet außerdem eine zentrale Informationsquelle für Features und verringert so die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Inkonsistenzen beim Feature-Engineering.
Darüber hinaus ermöglicht ein Feature Store eine bessere Governance und Compliance durch Verfolgung der Herkunft und Nutzung von Funktionen während des gesamten ML-Lebenszyklus. Dies erleichtert die Überwachung und Prüfung der in ML-Produktionsmodellen verwendeten Funktionen und trägt dazu bei, sicherzustellen, dass sie genau, fair und unvoreingenommen sind.
Warum Sie einen Feature Store brauchen
Da immer mehr Unternehmen in maschinelles Lernen investieren, stehen Teams bei der Beschaffung und Organisation von Daten vor großen Herausforderungen. Hier sind einige der Hauptvorteile eines Feature Stores.
Verbesserte Zusammenarbeit
Ein Feature Store kann die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und MLOps-Spezialisten verbessern, indem er eine zentrale Plattform für die Verwaltung und Bereitstellung von Features bereitstellt. Dies reduziert die Doppelarbeit und erleichtert den Teams die Zusammenarbeit bei Feature-Engineering-Aufgaben. Datenwissenschaftler und Ingenieure können zusammenarbeiten, um Funktionen zu erstellen und zu verfeinern und diese dann projekt- und teamübergreifend zu teilen.
Schnellere Entwicklung und Bereitstellung
Ein Feature Store kann dazu beitragen, die Entwicklung von ML-Modellen zu beschleunigen und eine schnellere Bereitstellung in der Produktion zu ermöglichen. Es abstrahiert die technischen Ebenen, um die Lese-/Schreibfunktionen leicht zugänglich zu machen. Ein zentralisierter Feature-Store stellt ein einheitliches Repository aller Features bereit und erleichtert Datenwissenschaftlern das Erkennen und Wiederverwenden bereits vorhandener Features. Dies kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung von Funktionen für neue Modelle erheblich reduzieren.
Es ermöglicht den Ansatz „einmal erstellen, viele wiederverwenden“. Dies bedeutet, dass für ein Modell entwickelte Features für mehrere Modelle und Anwendungen wiederverwendet werden können, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für das Feature-Engineering reduziert wird. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Markteinführungszeit zu verkürzen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Verbesserte Genauigkeit
Ein Feature Store kann die Genauigkeit von ML-Modellen auf verschiedene Weise erhöhen. Erstens kann die Verwendung von Metadaten in einem Feature Store Datenwissenschaftlern und -ingenieuren dabei helfen, die in einem Modell verwendeten Features, einschließlich ihrer Quelle, Qualität und Relevanz, besser zu verstehen. Dies kann zu fundierteren Entscheidungen über die Auswahl und Entwicklung von Merkmalen und damit zu genaueren Modellen führen.
Zweitens stellt ein Feature Store die Konsistenz der Features über die Trainings- und Bereitstellungsebene hinweg sicher. Dadurch wird sichergestellt, dass Modelle mit denselben Funktionen trainiert werden, die in der Produktion verwendet werden, wodurch das Risiko einer Leistungseinbuße aufgrund von Funktionsinkongruenzen verringert wird.
Schließlich kann der zentralisierte Charakter eines Feature-Stores dazu beitragen, sicherzustellen, dass Features von hoher Qualität und ausgereift sind und den Daten-Governance- und gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Dies kann zu genaueren und zuverlässigeren Modellen führen und das Risiko von Fehlern oder Verzerrungen verringern.
Bessere Compliance
Ein Datenspeicher kann dazu beitragen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen, indem er die Überwachung und Prüfung der Datennutzung erleichtert. Es kann auch Funktionen wie Zugriffskontrollen, Versionierung und Herkunftsverfolgung bereitstellen, die dazu beitragen können, dass die Daten korrekt, vollständig und sicher sind. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einzuhalten und sicherzustellen, dass sensible Daten konform und verantwortungsvoll gehandhabt werden.
Erklärbare KI erreichen
Erklärbare KI (XAI) bezieht sich auf die Entwicklung von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen, die von Menschen leicht verstanden und interpretiert werden können. Das Ziel von XAI besteht darin, KI-Systeme transparenter, vertrauenswürdiger und nachvollziehbarer zu machen, indem es Menschen ermöglicht, die Gründe für die Entscheidungen von KI-Modellen zu verstehen.
Durch die Verwendung eines Feature Stores als Teil des erklärbaren KI-Prozesses können Unternehmen die Transparenz und Interpretierbarkeit ihrer Modelle für maschinelles Lernen verbessern, die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Überlegungen erleichtern und Vertrauen bei Benutzern und Interessengruppen aufbauen.
Feature Store-Komponenten
Moderne Feature Stores bestehen typischerweise aus drei Kernkomponenten: Datentransformation, Speicherung und Bereitstellung.
Transformation
Transformationen sind ein wichtiger Bestandteil vieler Projekte zum maschinellen Lernen (ML). Eine Transformation bezieht sich auf den Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein Format, das zum Trainieren von ML-Modellen oder zum Erstellen von Vorhersagen verwendet werden kann.
In ML-Projekten sind Transformationen erforderlich, da Rohdaten oft chaotisch, inkonsistent oder unvollständig sind, was die direkte Verwendung für das Training von ML-Modellen erschweren kann. Transformationen können dabei helfen, die Daten zu bereinigen, zu normalisieren und vorzuverarbeiten, sodass sie besser für das ML-Modelltraining geeignet sind. Durch die Transformation von Daten können relevante Merkmale daraus extrahiert werden, die als Eingaben für ML-Modelle verwendet werden können. Dies kann Techniken wie Feature-Skalierung, Feature-Auswahl und Feature-Engineering umfassen.
Es gibt zwei Arten von Transformationen, die üblicherweise in ML-Projekten verwendet werden: Batch-Transformationen und Streaming-Transformationen. Bei Batch-Transformationen wird jeweils eine feste Datenmenge verarbeitet, typischerweise in einem Batch-Verarbeitungs-Framework wie Apache Spark. Dies ist nützlich für die Verarbeitung großer Datensätze, die zu groß sind, um in den Speicher zu passen.
Bei Streaming-Transformationen hingegen werden Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie ankommen, typischerweise in einem Stream-Verarbeitungs-Framework wie Apache Kafka. Dies ist nützlich für Anwendungen, die Echtzeitvorhersagen erfordern, wie etwa Betrugserkennungs- oder Empfehlungssysteme.
Lagerung
Ein Feature Store ist im Wesentlichen eine Speicherlösung – er ist darauf ausgelegt, Features, die in Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden, effizient zu speichern und zu verwalten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die für die Speicherung und Abfrage großer Rohdatenmengen optimiert sind, sind Feature Stores für die effiziente und skalierbare Speicherung und Bereitstellung einzelner Features optimiert.
Die Architektur eines Feature Stores besteht typischerweise aus zwei Teilen: Offline- und Online-Datenbanken. Die Offline-Datenbank wird für Stapelverarbeitungs- und Feature-Engineering-Aufgaben wie das Generieren und Transformieren von Features verwendet. Die Online-Datenbank wird verwendet, um ML-Modellen während der Inferenz Funktionen in Echtzeit bereitzustellen und so schnelle und effiziente Vorhersagen zu ermöglichen. Diese Architektur ermöglicht die Skalierung von Feature Stores zur Verarbeitung großer Mengen an Features und Abfragen bei gleichzeitig hoher Leistung und geringer Latenz.
Geschirr
Unter maschinellem Lernen versteht man den Prozess, bei dem ein trainiertes Modell verwendet wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen. Während der Bereitstellung nimmt das Modell Eingabedaten auf und wendet die gelernten Muster und Beziehungen aus den Trainingsdaten an, um eine Vorhersage oder Entscheidung zu generieren.
Dieser Vorgang kann in Echtzeit beim Empfang der Daten oder in regelmäßigen Abständen erfolgen. Die Bereitstellung ist eine wichtige Komponente von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen, da sie die Bereitstellung und Verwendung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen ermöglicht.
Feature Store und MLOps
Ein Feature Store ist ein wesentlicher Bestandteil von MLOps (Machine Learning Operations), eine Reihe von Praktiken und Tools, die es Unternehmen ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen in großem Maßstab in der Produktion bereitzustellen. MLOps umfasst den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der Datenvorbereitung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.
So passt ein Feature Store in den MLOps-Prozess:
- Datenaufbereitung: Ein Feature Store bietet einen zentralen Ort zum Speichern und Verwalten von Machine-Learning-Features und erleichtert Datenwissenschaftlern das Erstellen, Validieren und Speichern der Features, die sie für das Modelltraining benötigen.
- Modelltraining: Sobald die Features erstellt sind, verwenden Datenwissenschaftler sie, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Ein Feature Store stellt sicher, dass die beim Modelltraining verwendeten Features konsistent und versioniert sind, sodass Datenwissenschaftler Modelle reproduzieren und Ergebnisse verschiedener Datenversionen vergleichen können.
- Modellbereitstellung: Nachdem ein Modell trainiert wurde, muss es in der Produktion bereitgestellt werden. Ein Feature Store kann dabei helfen, den Bereitstellungsprozess zu rationalisieren, indem er einen konsistenten und versionierten Satz von Features bereitstellt, mit denen Vorhersagen in Echtzeit bereitgestellt werden können.
- Überwachung und Feedback: Sobald ein Modell bereitgestellt wird, muss es überwacht werden, um sicherzustellen, dass es in der Produktion weiterhin eine gute Leistung erbringt. Ein Feature Store kann Datenwissenschaftlern dabei helfen, zu verstehen, wie Features in der Produktion verwendet werden, sodass sie die Modellleistung überwachen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren können.
Durch die Verwendung eines Feature Stores als Teil des MLOps-Prozesses können Unternehmen den Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen rationalisieren, den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Produktion reduzieren und die Genauigkeit und Leistung dieser Modelle verbessern.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Feature Store eine zentralisierte Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung der in Modellen für maschinelles Lernen verwendeten Funktionen ist. Es bietet eine systematische und effiziente Möglichkeit zur Verwaltung von Funktionen und erleichtert Datenwissenschaftlern und Ingenieuren die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen.
Ein Feature Store ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und MLOps-Spezialisten und gewährleistet die Konsistenz und Versionierung von Features über die Trainings- und Bereitstellungsebene hinweg. Die Verwendung von Metadaten und Governance-Funktionen in einem Feature-Store kann zu fundierteren Entscheidungen über die Auswahl und Entwicklung von Features und damit zu genaueren Modellen führen.
Darüber hinaus kann die Möglichkeit, bereits vorhandene Features über mehrere Modelle und Anwendungen hinweg wiederzuverwenden, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Feature-Entwicklung erheblich reduzieren. Indem Feature Stores eine einzige Quelle der Wahrheit für Features bereitstellen, können sie dazu beitragen, Compliance und Governance in MLOps sicherzustellen, was zu genaueren, faireren und konformeren Modellen führt.
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