فروشگاه ویژگی یک پلت فرم متمرکز برای مدیریت و ارائه ویژگیهای مورد استفاده در آن است یادگیری ماشین (ML) مدل ها. یک ویژگی یک ویژگی یا ویژگی قابل اندازه گیری فردی داده است که به عنوان ورودی مدل ML استفاده می شود. به منظور ایجاد مدلهای موثر ML، داشتن ویژگیهای با کیفیت بالا و مهندسی شده که هم مرتبط و هم برای کار در دست آموزنده باشد، بسیار مهم است.
یک فروشگاه ویژگی روشی سیستماتیک و کارآمد برای مدیریت و ارائه ویژگیها ارائه میکند که این کار را آسانتر میکند مهندسین داده و دانشمندان داده برای توسعه و استقرار مدلهای ML. در یک فروشگاه ویژگی، دانشمندان داده میتوانند به راحتی ویژگیهای از قبل موجود را جستجو، کشف و به آنها دسترسی داشته باشند یا ویژگیهای جدیدی ایجاد کنند و سپس آنها را در تیمها و پروژهها ذخیره و به اشتراک بگذارند.
فروشگاه ویژگی تضمین میکند که ویژگیها سازگار، نسخهبندی شده و به راحتی قابل دسترسی هستند، که میتواند منجر به صرفهجویی قابل توجه در زمان و بهبود بهرهوری شود. همچنین منبعی از حقیقت را برای ویژگیها فراهم میکند و احتمال خطا یا ناسازگاری در مهندسی ویژگیها را کاهش میدهد.
علاوه بر این، یک فروشگاه ویژگی بهتر را قادر می سازد حکومت و انطباق با ردیابی اصل و نسب و استفاده از ویژگی ها در طول چرخه حیات ML. این امر نظارت و ممیزی ویژگیهای مورد استفاده در مدلهای ML تولیدی را آسانتر میکند و به اطمینان از دقیق، منصفانه و بیطرفانه بودن آنها کمک میکند.
چرا به یک فروشگاه ویژه نیاز دارید؟
با سرمایهگذاری بیشتر سازمانها در یادگیری ماشینی، تیمها با چالشهای بزرگی در زمینه بهدست آوردن و سازماندهی دادهها مواجه هستند. در اینجا برخی از مزایای اصلی فروشگاه ویژگی ها آورده شده است.
همکاری بهتر
یک فروشگاه ویژگی می تواند همکاری بین دانشمندان داده، مهندسان و متخصصان MLOps را با ارائه یک پلت فرم متمرکز برای مدیریت و ارائه ویژگی ها بهبود بخشد. این کار تکراری بودن کار را کاهش میدهد و همکاری تیمها را در کارهای مهندسی ویژگی آسانتر میکند. دانشمندان و مهندسان داده می توانند برای ایجاد و اصلاح ویژگی ها با یکدیگر همکاری کنند و سپس آنها را در پروژه ها و تیم ها به اشتراک بگذارند.
توسعه و استقرار سریعتر
یک فروشگاه ویژگی میتواند به سرعت بخشیدن به توسعه مدلهای ML کمک کند و امکان استقرار سریعتر در تولید را فراهم کند. لایههای مهندسی را انتزاع میکند تا ویژگیهای خواندن/نوشتن به راحتی قابل دسترسی باشد. یک فروشگاه ویژگی متمرکز، یک مخزن یکپارچه از همه ویژگیها فراهم میکند، که کشف و استفاده مجدد از ویژگیهای از پیش موجود را برای دانشمندان داده آسانتر میکند. این می تواند زمان و تلاش مورد نیاز برای مهندسی ویژگی های مدل های جدید را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
این یک رویکرد "یک بار ساخت، استفاده مجدد از بسیاری" را امکان پذیر می کند. این بدان معناست که ویژگی های مهندسی شده برای یک مدل می توانند در چندین مدل و برنامه مورد استفاده مجدد قرار گیرند و زمان و تلاش مورد نیاز برای مهندسی ویژگی کاهش می یابد. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا زمان خود را برای بازاریابی تسریع کنند و مزیت رقابتی به دست آورند.
دقت بهبود یافته
یک فروشگاه ویژگی می تواند دقت مدل های ML را از چند طریق افزایش دهد. اول، استفاده از ابرداده در یک فروشگاه ویژگی میتواند به دانشمندان و مهندسان داده کمک کند تا ویژگیهای مورد استفاده در یک مدل، از جمله منبع، کیفیت و ارتباط آنها را بهتر درک کنند. این می تواند منجر به تصمیم گیری های آگاهانه تر در مورد انتخاب ویژگی و مهندسی شود و در نتیجه مدل های دقیق تری ایجاد شود.
دوم، یک فروشگاه ویژگی، سازگاری ویژگیها را در لایههای آموزشی و سرویسدهی تضمین میکند. این کمک میکند تا اطمینان حاصل شود که مدلها بر روی مجموعهای از ویژگیهایی که در تولید استفاده میشوند آموزش داده شدهاند و خطر کاهش عملکرد به دلیل عدم تطابق ویژگیها را کاهش میدهد.
در نهایت، ماهیت متمرکز یک فروشگاه ویژگی میتواند به اطمینان حاصل شود که ویژگیها با کیفیت بالا، به خوبی مهندسی شده و مطابق با حاکمیت داده و الزامات قانونی هستند. این میتواند منجر به مدلهای دقیقتر و قابل اعتمادتر شود و خطر خطا یا سوگیری را کاهش دهد.
انطباق بهتر
یک فروشگاه داده میتواند با آسانتر کردن نظارت و ممیزی استفاده از دادهها، به اطمینان از رعایت مقررات کمک کند. همچنین میتواند ویژگیهایی مانند کنترلهای دسترسی، نسخهسازی و ردیابی نسب را ارائه دهد که میتواند به اطمینان از دقیق، کامل و ایمن بودن دادهها کمک کند. این میتواند به سازمانها کمک کند تا از مقررات حفظ حریم خصوصی دادهها، مانند GDPR پیروی کنند و اطمینان حاصل کنند که دادههای حساس به شیوهای منطبق و مسئولانه اداره میشوند.
دستیابی به هوش مصنوعی قابل توضیح
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به توسعه مدل ها و الگوریتم های یادگیری ماشینی اشاره دارد که به راحتی توسط انسان قابل درک و تفسیر است. هدف XAI این است که سیستمهای هوش مصنوعی را شفافتر، قابل اعتمادتر و پاسخگوتر کند تا انسانها دلیل تصمیمگیریهای مدلهای هوش مصنوعی را درک کنند.
با استفاده از فروشگاه ویژگی به عنوان بخشی از فرآیند قابل توضیح هوش مصنوعی، سازمانها میتوانند شفافیت و تفسیرپذیری مدلهای یادگیری ماشینی خود را بهبود بخشند و رعایت مقررات و ملاحظات اخلاقی را آسانتر کنند و با کاربران و ذینفعان اعتماد ایجاد کنند.
اجزای فروشگاه ویژگی
فروشگاههای ویژگی مدرن معمولاً از سه جزء اصلی تشکیل شدهاند: تبدیل داده، ذخیرهسازی و سرویس دهی.
دگرگونی
دگرگونی ها جزء حیاتی بسیاری از پروژه های یادگیری ماشینی (ML) هستند. تبدیل به فرآیند تبدیل داده های خام به قالبی اشاره دارد که می تواند برای آموزش مدل های ML یا پیش بینی استفاده شود.
تغییرات در پروژه های ML مورد نیاز است زیرا داده های خام اغلب آشفته، ناسازگار یا ناقص هستند، که می تواند استفاده مستقیم برای آموزش مدل های ML را دشوار کند. تبدیل ها می توانند به تمیز کردن، عادی سازی و پیش پردازش داده ها کمک کنند و آن را برای آموزش مدل ML مناسب تر کنند. تبدیل داده ها می تواند به استخراج ویژگی های مرتبط از آن کمک کند، که می تواند به عنوان ورودی برای مدل های ML استفاده شود. این می تواند شامل تکنیک هایی مانند مقیاس بندی ویژگی، انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی باشد.
دو نوع تبدیل وجود دارد که معمولاً در پروژه های ML استفاده می شود: تبدیل دسته ای و تبدیل جریان. تبدیل دسته ای شامل پردازش مقدار ثابتی از داده ها در یک زمان است، معمولاً در یک چارچوب پردازش دسته ای مانند Apache Spark. این برای پردازش مجموعه داده های بزرگی که خیلی بزرگ هستند و در حافظه جای نمی گیرند مفید است.
از سوی دیگر، تبدیلهای جریانی شامل پردازش دادهها در زمان واقعی هنگام رسیدن، معمولاً در یک چارچوب پردازش جریانی مانند آپاچی کافکا است. این برای برنامه هایی مفید است که به پیش بینی های بلادرنگ نیاز دارند، مانند سیستم های تشخیص تقلب یا توصیه.
ذخیره سازی
فروشگاه ویژگی در اصل یک راه حل ذخیره سازی است - برای ذخیره و مدیریت کارآمد ویژگی هایی طراحی شده است که در مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود. برخلاف انبارهای داده سنتی که برای ذخیره و جستجوی مقادیر زیادی از داده های خام بهینه شده اند، فروشگاه های ویژگی برای ذخیره و ارائه ویژگی های فردی به روشی کارآمد و مقیاس پذیر بهینه شده اند.
معماری یک فروشگاه ویژگی معمولاً از دو بخش تشکیل شده است: پایگاه داده آفلاین و آنلاین. پایگاه داده آفلاین برای پردازش دسته ای و کارهای مهندسی ویژگی، مانند تولید و تبدیل ویژگی ها استفاده می شود. پایگاه داده آنلاین برای ارائه ویژگی ها در مدل های بلادرنگ به ML در طول استنتاج استفاده می شود که امکان پیش بینی های سریع و کارآمد را فراهم می کند. این معماری به فروشگاههای ویژگی اجازه میدهد تا برای رسیدگی به حجم زیادی از ویژگیها و پرس و جوها مقیاس شوند، در حالی که عملکرد بالا و تأخیر کم را حفظ میکنند.
خدمات
خدمت در یادگیری ماشینی به فرآیند استفاده از یک مدل آموزش دیده برای پیش بینی یا تصمیم گیری در مورد داده های جدید اشاره دارد. در طول خدمت، مدل داده های ورودی را دریافت می کند و الگوها و روابط آموخته شده از داده های آموزشی را برای ایجاد یک پیش بینی یا تصمیم به کار می گیرد.
این فرآیند می تواند در زمان واقعی هنگام دریافت داده ها یا به صورت دسته ای به صورت دوره ای رخ دهد. سرویسدهی یک جزء حیاتی در جریان کار یادگیری ماشین است، زیرا به مدلهای ML اجازه میدهد تا در محیطهای تولیدی مستقر شوند و استفاده شوند.
فروشگاه ویژگی و MLOps
فروشگاه ویژگی یک جزء ضروری است MLOps (عملیات یادگیری ماشین)مجموعهای از شیوهها و ابزارهایی که سازمانها را قادر میسازد تا مدلهای یادگیری ماشین را برای تولید در مقیاس اجرا کنند. MLOs شامل کل چرخه زندگی یادگیری ماشین، از آماده سازی داده ها و آموزش مدل گرفته تا استقرار و نظارت است.
در اینجا نحوه قرارگیری یک فروشگاه ویژگی در فرآیند MLOps آمده است:
- آماده سازی داده ها: یک فروشگاه ویژگی مکانی متمرکز را برای ذخیره و مدیریت ویژگیهای یادگیری ماشین فراهم میکند و ایجاد، اعتبارسنجی و ذخیره ویژگیهای مورد نیاز برای آموزش مدل را برای دانشمندان داده آسانتر میکند.
- آموزش مدل: پس از ایجاد ویژگی ها، دانشمندان داده از آنها برای آموزش مدل های یادگیری ماشین استفاده می کنند. یک فروشگاه ویژگی تضمین میکند که ویژگیهای مورد استفاده در آموزش مدلها سازگار و نسخهبندی شده هستند، و به دانشمندان داده اجازه میدهد مدلها را بازتولید کنند و نتایج را در نسخههای مختلف دادهها مقایسه کنند.
- استقرار مدل: پس از آموزش یک مدل، باید برای تولید مستقر شود. یک فروشگاه ویژگی میتواند با ارائه مجموعهای از ویژگیهای سازگار و نسخهشده که میتواند برای ارائه پیشبینیها در زمان واقعی استفاده شود، به سادهسازی فرآیند استقرار کمک کند.
- نظارت و بازخورد: هنگامی که یک مدل به کار گرفته می شود، باید نظارت شود تا از ادامه عملکرد خوب آن در تولید اطمینان حاصل شود. یک فروشگاه ویژگی میتواند به دانشمندان داده کمک کند تا بفهمند ویژگیها چگونه در تولید استفاده میشوند و آنها را قادر میسازد عملکرد مدل را نظارت کنند و زمینههای بهبود را شناسایی کنند.
با استفاده از فروشگاه ویژگی به عنوان بخشی از فرآیند MLOps، سازمانها میتوانند فرآیند توسعه یادگیری ماشین را سادهسازی کنند، زمان و منابع مورد نیاز برای استقرار مدلهای یادگیری ماشین را برای تولید کاهش دهند و دقت و عملکرد آن مدلها را بهبود بخشند.
نتیجه
در نتیجه، فروشگاه ویژگی یک پلت فرم متمرکز برای مدیریت و ارائه ویژگیهای مورد استفاده در مدلهای یادگیری ماشین است. این یک روش سیستماتیک و کارآمد برای مدیریت ویژگیها ارائه میکند و توسعه و استقرار مدلهای ML را برای دانشمندان و مهندسان داده آسانتر میکند.
یک فروشگاه ویژگی همکاری بهتری را بین دانشمندان داده، مهندسان، و متخصصان MLOps امکانپذیر میسازد و از سازگاری و نسخهسازی ویژگیها در لایههای آموزشی و سرویسدهی اطمینان میدهد. استفاده از متادیتا و ویژگی های حاکمیتی در یک فروشگاه ویژگی می تواند منجر به تصمیم گیری های آگاهانه تر در مورد انتخاب ویژگی و مهندسی شود و در نتیجه مدل های دقیق تری ایجاد شود.
علاوه بر این، توانایی استفاده مجدد از ویژگی های از قبل موجود در چندین مدل و برنامه می تواند زمان و تلاش مورد نیاز برای مهندسی ویژگی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. با ارائه یک منبع واحد از حقیقت برای ویژگیها، فروشگاههای ویژگی میتوانند به اطمینان از انطباق و حاکمیت در MLOها کمک کنند و به مدلهای دقیقتر، منصفانهتر و سازگارتر منجر شوند.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
- خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :است
- a
- توانایی
- درباره ما
- چکیده ها
- شتاب دادن
- دسترسی
- در دسترس
- پاسخگو
- دقت
- دقیق
- در میان
- اضافه
- مزیت - فایده - سود - منفعت
- پس از
- AI
- سیستم های هوش مصنوعی
- الگوریتم
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- همچنین
- مقدار
- مقدار
- an
- و
- آپاچی
- آپاچی کافکا
- جرقه آپاچی
- برنامه های کاربردی
- روش
- معماری
- هستند
- مناطق
- دور و بر
- وارد می شود
- AS
- At
- حسابرسی
- اساس
- BE
- زیرا
- پشت سر
- بودن
- مزایای
- بهتر
- میان
- تعصبات
- بزرگ
- هر دو
- ساختن
- بنا
- by
- CAN
- متمرکز
- چالش ها
- مشخصه
- همکاری
- همکاری
- عموما
- مقايسه كردن
- رقابتی
- کامل
- انطباق
- موافق
- جزء
- اجزاء
- نتیجه
- ملاحظات
- استوار
- تشکیل شده است
- ادامه
- گروه شاهد
- تبدیل
- هسته
- ایجاد
- ایجاد شده
- بحرانی
- داده ها
- آماده سازی داده ها
- حریم خصوصی داده ها
- انبارهای داده
- پایگاه داده
- پایگاه های داده
- مجموعه داده ها
- DATAVERSITY
- تصمیم
- تصمیم گیری
- گسترش
- مستقر
- گسترش
- طراحی
- کشف
- توسعه
- پروژه
- مختلف
- مشکل
- مستقیما
- كشف كردن
- دو
- در طی
- آسان تر
- به آسانی
- موثر
- موثر
- موثر
- تلاش
- قادر ساختن
- را قادر می سازد
- را قادر می سازد
- مهندس
- مهندسی
- مورد تأیید
- اطمینان حاصل شود
- تضمین می کند
- حصول اطمینان از
- تمام
- محیط
- خطاهای
- ماهیت
- ضروری است
- اخلاقی
- AI قابل توضیح
- عصاره
- چهره
- منصفانه
- FAST
- سریعتر
- ویژگی
- امکانات
- باز خورد
- نام خانوادگی
- مناسب
- ثابت
- برای
- قالب
- چارچوب
- تقلب
- کشف تقلب
- از جانب
- افزایش
- GDPR
- تولید می کنند
- مولد
- هدف
- حکومت
- دست
- دسته
- آیا
- کمک
- کمک
- کمک می کند
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- با کیفیت بالا
- چگونه
- HTTPS
- انسان
- شناسایی
- بهبود
- بهبود یافته
- بهبود
- in
- از جمله
- افزایش
- فرد
- حاوی اطلاعات مفید
- اطلاع
- ورودی
- ورودی
- به
- سرمایه گذاری
- شامل
- IT
- کافکا
- بزرگ
- تاخیر
- لایه
- رهبری
- برجسته
- آموخته
- یادگیری
- wifecycwe
- محل
- کم
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ساخته
- اصلی
- نگهداری
- عمده
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- مدیریت
- مدیریت
- روش
- بسیاری
- بازار
- به معنی
- حافظه
- متاداده
- ML
- MLO ها
- مدل
- مدل
- مانیتور
- نظارت
- نظارت بر
- بیش
- چندگانه
- طبیعت
- نیاز
- ضروری
- نیازهای
- جدید
- ویژگی های جدید
- بدست آوردن
- of
- آنلاین نیست.
- غالبا
- on
- یک بار
- ONE
- آنلاین
- عملیات
- بهینه
- or
- سفارش
- سازمان های
- سازماندهی
- دیگر
- بخش
- بخش
- الگوهای
- انجام دادن
- کارایی
- متناوب
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- شیوه های
- پیش گویی
- پیش بینی
- تهیه
- خلوت
- روند
- در حال پردازش
- تولید
- بهره وری
- پروژه ها
- ویژگی
- ارائه
- فراهم می کند
- ارائه
- کیفیت
- نمایش ها
- خام
- داده های خام
- زمان واقعی
- اخذ شده
- توصیه
- كاهش دادن
- را کاهش می دهد
- کاهش
- اشاره دارد
- خالص کردن
- مقررات
- تنظیم کننده
- پیروی از مقررات
- روابط
- ربط
- مربوط
- قابل اعتماد
- مخزن
- نیاز
- ضروری
- مورد نیاز
- منابع
- مسئوليت
- نتیجه
- نتایج
- استفاده مجدد
- خطر
- دویدن
- همان
- پس انداز
- مقیاس پذیر
- مقیاس
- مقیاس گذاری
- دانشمندان
- جستجو
- امن
- انتخاب
- حساس
- خدمت
- خدمت
- تنظیم
- چند
- اشتراک گذاری
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- تنها
- راه حل
- برخی از
- منبع
- جرقه
- متخصصان
- سهامداران
- ذخیره سازی
- opbevare
- پرده
- جریان
- جریان
- ساده کردن
- چنین
- مناسب
- سیستم های
- طول می کشد
- کار
- وظایف
- تیم ها
- تکنیک
- که
- La
- شان
- آنها
- سپس
- آنها
- این
- کسانی که
- سه
- سراسر
- زمان
- به
- با هم
- هم
- ابزار
- پیگردی
- سنتی
- قطار
- آموزش دیده
- آموزش
- دگرگونی
- تحولات
- تبدیل شدن
- شفافیت
- شفاف
- اعتماد
- قابل اعتماد
- حقیقت
- دو
- انواع
- به طور معمول
- فهمیدن
- فهمید
- یکپارچه
- بر خلاف
- استفاده
- استفاده کنید
- استفاده
- کاربران
- با استفاده از
- تصدیق
- جلد
- مسیر..
- راه
- خوب
- چی
- چه شده است
- که
- در حین
- اراده
- با
- مهاجرت کاری
- همکاری
- گردش کار
- شما
- زفیرنت