Una tienda de funciones es una plataforma centralizada para administrar y ofrecer las funciones utilizadas en aprendizaje automático (ML) modelos. Una característica es una propiedad o característica individual medible de los datos que se utiliza como entrada para un modelo de ML. Para crear modelos de aprendizaje automático eficaces, es fundamental contar con funciones bien diseñadas y de alta calidad que sean relevantes e informativas para la tarea en cuestión.
Un almacén de funciones proporciona una forma sistemática y eficiente de administrar y ofrecer funciones, lo que facilita ingenieros de datos y científicos de datos para desarrollar e implementar modelos de ML. En un almacén de funciones, los científicos de datos pueden buscar, descubrir y acceder fácilmente a funciones preexistentes, o crear nuevas funciones y luego almacenarlas y compartirlas entre equipos y proyectos.
El almacén de funciones garantiza que las funciones sean coherentes, tengan versiones y sean fácilmente accesibles, lo que puede generar importantes ahorros de tiempo y una mayor productividad. También proporciona una única fuente de información para las funciones, lo que reduce la probabilidad de errores o inconsistencias en la ingeniería de funciones.
Además, una tienda de funciones permite una mejor gobierno y cumplimiento mediante el seguimiento del linaje y el uso de funciones durante todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Esto facilita el seguimiento y la auditoría de las funciones utilizadas en los modelos de aprendizaje automático de producción, lo que ayuda a garantizar que sean precisos, justos e imparciales.
Por qué necesita una tienda de funciones
A medida que más organizaciones invierten en aprendizaje automático, los equipos enfrentan grandes desafíos en torno a la obtención y organización de datos. Estos son algunos de los principales beneficios de una tienda de funciones.
Colaboración mejorada
Un almacén de funciones puede mejorar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y especialistas de MLOps al proporcionar una plataforma centralizada para administrar y ofrecer funciones. Esto reduce la duplicación del trabajo, lo que facilita que los equipos colaboren en tareas de ingeniería de funciones. Los científicos e ingenieros de datos pueden trabajar juntos para crear y perfeccionar funciones y luego compartirlas entre proyectos y equipos.
Desarrollo e implementación más rápidos
Una tienda de funciones puede ayudar a acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y permitir una implementación más rápida en producción. Abstrae las capas de ingeniería para que las funciones de lectura/escritura sean fácilmente accesibles. Un almacén de funciones centralizado proporciona un repositorio unificado de todas las funciones, lo que facilita a los científicos de datos descubrir y reutilizar funciones preexistentes. Esto puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para diseñar funciones para nuevos modelos.
Permite un enfoque de “construir una vez y reutilizar muchas”. Esto significa que las funciones diseñadas para un modelo se pueden reutilizar en múltiples modelos y aplicaciones, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería de funciones. Esto puede ayudar a las organizaciones a acelerar su tiempo de comercialización y obtener una ventaja competitiva.
Precisión mejorada
Un almacén de funciones puede aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático de varias maneras. En primer lugar, el uso de metadatos en un almacén de características puede ayudar a los científicos e ingenieros de datos a comprender mejor las características que se utilizan en un modelo, incluida su fuente, calidad y relevancia. Esto puede conducir a decisiones más informadas sobre la selección de funciones y la ingeniería, lo que da como resultado modelos más precisos.
En segundo lugar, un almacén de funciones garantiza la coherencia de las funciones en las capas de capacitación y servicio. Esto ayuda a garantizar que los modelos se entrenen con el mismo conjunto de funciones que se utilizarán en producción, lo que reduce el riesgo de degradación del rendimiento debido a discrepancias de funciones.
Finalmente, la naturaleza centralizada de un almacén de funciones puede ayudar a garantizar que las funciones sean de alta calidad, estén bien diseñadas y cumplan con los requisitos regulatorios y de gobernanza de datos. Esto puede conducir a modelos más precisos y fiables, reduciendo el riesgo de errores o sesgos.
Mejor cumplimiento
Un almacén de datos puede ayudar a garantizar el cumplimiento normativo al facilitar el seguimiento y la auditoría del uso de datos. También puede proporcionar funciones como controles de acceso, control de versiones y seguimiento de linaje, que pueden ayudar a garantizar que los datos sean precisos, completos y seguros. Esto puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad de datos, como el GDPR, y garantizar que los datos confidenciales se manejen de manera responsable y conforme.
Lograr una IA explicable
IA explicable (XAI) Se refiere al desarrollo de modelos y algoritmos de aprendizaje automático que los humanos pueden entender e interpretar fácilmente. El objetivo de XAI es hacer que los sistemas de IA sean más transparentes, confiables y responsables, permitiendo a los humanos comprender el razonamiento detrás de las decisiones tomadas por los modelos de IA.
Al utilizar un almacén de funciones como parte del proceso de IA explicable, las organizaciones pueden mejorar la transparencia y la interpretabilidad de sus modelos de aprendizaje automático, facilitando el cumplimiento de las regulaciones y consideraciones éticas, y generando confianza con los usuarios y las partes interesadas.
Componentes de la tienda de funciones
Los almacenes de funciones modernos suelen constar de tres componentes principales: transformación, almacenamiento y servicio de datos.
Las transformaciones son un componente crítico de muchos proyectos de aprendizaje automático (ML). Una transformación se refiere al proceso de convertir datos sin procesar a un formato que pueda usarse para entrenar modelos de ML o hacer predicciones.
Se necesitan transformaciones en los proyectos de ML porque los datos sin procesar suelen ser confusos, inconsistentes o incompletos, lo que puede dificultar su uso directo para entrenar modelos de ML. Las transformaciones pueden ayudar a limpiar, normalizar y preprocesar los datos, haciéndolos más adecuados para el entrenamiento de modelos de ML. La transformación de datos puede ayudar a extraer características relevantes de ellos, que pueden usarse como entradas para los modelos de ML. Esto puede implicar técnicas como escalado de funciones, selección de funciones e ingeniería de funciones.
Hay dos tipos de transformaciones que se usan comúnmente en proyectos de ML: transformaciones por lotes y transformaciones de transmisión. Las transformaciones por lotes implican procesar una cantidad fija de datos a la vez, normalmente en un marco de procesamiento por lotes como Apache Spark. Esto resulta útil para procesar grandes conjuntos de datos que son demasiado grandes para caber en la memoria.
Las transformaciones de transmisión, por otro lado, implican el procesamiento de datos en tiempo real a medida que llegan, generalmente en un marco de procesamiento de transmisión como Apache Kafka. Esto es útil para aplicaciones que requieren predicciones en tiempo real, como sistemas de recomendación o detección de fraude.
Almacenamiento
Un almacén de funciones es, en esencia, una solución de almacenamiento: está diseñado para almacenar y gestionar de manera eficiente funciones que se utilizan en modelos de aprendizaje automático. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, que están optimizados para almacenar y consultar grandes cantidades de datos sin procesar, los almacenes de funciones están optimizados para almacenar y ofrecer funciones individuales de una manera eficiente y escalable.
La arquitectura de una tienda de funciones normalmente consta de dos partes: bases de datos en línea y fuera de línea. La base de datos fuera de línea se utiliza para el procesamiento por lotes y tareas de ingeniería de funciones, como generar y transformar funciones. La base de datos en línea se utiliza para ofrecer funciones en tiempo real a modelos de aprendizaje automático durante la inferencia, lo que permite predicciones rápidas y eficientes. Esta arquitectura permite que los almacenes de funciones escale para manejar grandes volúmenes de funciones y consultas, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento y una baja latencia.
Entregando a
Servir en el aprendizaje automático se refiere al proceso de utilizar un modelo entrenado para hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos. Durante la entrega, el modelo toma datos de entrada y aplica los patrones y relaciones aprendidos de los datos de entrenamiento para generar una predicción o decisión.
Este proceso puede ocurrir en tiempo real a medida que se reciben los datos, o en lotes de forma periódica. El servicio es un componente fundamental de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, ya que permite implementar y utilizar modelos de aprendizaje automático en entornos de producción.
Tienda de funciones y MLOps
Una tienda de características es un componente esencial de MLOps (Operaciones de aprendizaje automático), un conjunto de prácticas y herramientas que permiten a las organizaciones implementar modelos de aprendizaje automático en producción a escala. MLOps involucra todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y el monitoreo.
Así es como una tienda de funciones encaja en el proceso MLOps:
- Preparación de datos: Un almacén de funciones proporciona una ubicación centralizada para almacenar y administrar funciones de aprendizaje automático, lo que facilita a los científicos de datos la creación, validación y almacenamiento de las funciones que necesitan para el entrenamiento de modelos.
- Entrenamiento modelo: Una vez creadas las funciones, los científicos de datos las utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático. Un almacén de funciones garantiza que las funciones utilizadas en el entrenamiento de modelos sean consistentes y tengan versiones, lo que permite a los científicos de datos reproducir modelos y comparar resultados entre diferentes versiones de los datos.
- Implementación del modelo: Una vez entrenado un modelo, es necesario implementarlo en producción. Un almacén de funciones puede ayudar a agilizar el proceso de implementación al proporcionar un conjunto de funciones coherente y versionado que se puede utilizar para realizar predicciones en tiempo real.
- Seguimiento y retroalimentación: Una vez que se implementa un modelo, es necesario monitorearlo para garantizar que continúe funcionando bien en producción. Un almacén de características puede ayudar a los científicos de datos a comprender cómo se utilizan las características en producción, lo que les permite monitorear el rendimiento del modelo e identificar áreas de mejora.
Al utilizar un almacén de funciones como parte del proceso MLOps, las organizaciones pueden optimizar el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, reducir el tiempo y los recursos necesarios para implementar modelos de aprendizaje automático en producción y mejorar la precisión y el rendimiento de esos modelos.
Conclusión
En conclusión, una tienda de funciones es una plataforma centralizada para gestionar y ofrecer las funciones utilizadas en los modelos de aprendizaje automático. Proporciona una forma sistemática y eficiente de administrar funciones, lo que facilita a los científicos e ingenieros de datos el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático.
Un almacén de funciones permite una mejor colaboración entre científicos de datos, ingenieros y especialistas de MLOps, lo que garantiza la coherencia y el control de versiones de las funciones en las capas de capacitación y servicio. El uso de metadatos y funciones de gobernanza en un almacén de funciones puede conducir a decisiones más informadas sobre la selección y la ingeniería de funciones, lo que da como resultado modelos más precisos.
Además, la capacidad de reutilizar funciones preexistentes en múltiples modelos y aplicaciones puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería de funciones. Al proporcionar una única fuente de verdad para las funciones, las tiendas de funciones pueden ayudar a garantizar el cumplimiento y la gobernanza en MLOps, lo que lleva a modelos más precisos, justos y compatibles.
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