Ominaisuuskauppa on keskitetty alusta käytettyjen ominaisuuksien hallintaan ja palvelemiseen koneoppiminen (ML) mallit. Ominaisuus on datan yksittäinen mitattavissa oleva ominaisuus tai ominaisuus, jota käytetään syötteenä ML-malliin. Tehokkaiden ML-mallien rakentamiseksi on tärkeää, että käytössä on korkealaatuisia, hyvin suunniteltuja ominaisuuksia, jotka ovat sekä relevantteja että informatiivisia käsillä olevan tehtävän kannalta.
Ominaisuuskauppa tarjoaa järjestelmällisen ja tehokkaan tavan hallita ja palvella ominaisuuksia, mikä helpottaa sitä data-insinöörit ja datatieteilijät kehittämään ja ottamaan käyttöön ML-malleja. Ominaisuuskaupassa datatutkijat voivat helposti etsiä, löytää ja käyttää olemassa olevia ominaisuuksia tai luoda uusia ominaisuuksia ja sitten tallentaa ja jakaa niitä ryhmien ja projektien kesken.
Ominaisuuskauppa varmistaa, että ominaisuudet ovat johdonmukaisia, versioituja ja helposti saatavilla, mikä voi johtaa merkittäviin ajansäästöihin ja parantaa tuottavuutta. Se tarjoaa myös yhden totuuden lähteen ominaisuuksille, mikä vähentää virheiden tai epäjohdonmukaisuuksien todennäköisyyttä ominaisuussuunnittelussa.
Lisäksi ominaisuuskauppa mahdollistaa paremman hallinto ja vaatimustenmukaisuus seuraamalla ominaisuuksien sukua ja käyttöä koko ML:n elinkaaren ajan. Tämä helpottaa tuotannon ML-malleissa käytettyjen ominaisuuksien valvontaa ja auditointia, mikä auttaa varmistamaan, että ne ovat tarkkoja, oikeudenmukaisia ja puolueettomia.
Miksi tarvitset ominaisuusmyymälän
Kun yhä useammat organisaatiot investoivat koneoppimiseen, tiimeillä on suuria haasteita tietojen hankkimisessa ja järjestämisessä. Tässä on joitain ominaisuuskaupan tärkeimpiä etuja.
Parannettu yhteistyö
Ominaisuuskauppa voi parantaa yhteistyötä datatieteilijöiden, insinöörien ja MLOps-asiantuntijoiden välillä tarjoamalla keskitetyn alustan ominaisuuksien hallintaan ja palvelemiseen. Tämä vähentää päällekkäistä työtä ja helpottaa tiimien yhteistyötä ominaisuussuunnittelutehtävissä. Tietotutkijat ja -insinöörit voivat työskennellä yhdessä luodakseen ja parantaakseen ominaisuuksia ja sitten jakaakseen niitä projekteille ja ryhmille.
Nopeampi kehitys ja käyttöönotto
Ominaisuuskauppa voi nopeuttaa ML-mallien kehitystä ja mahdollistaa nopeamman käyttöönoton tuotantoon. Se tiivistää tekniset tasot, jotta luku-/kirjoitusominaisuudet ovat helposti käytettävissä. Keskitetty ominaisuussäilö tarjoaa yhtenäisen arkiston kaikista ominaisuuksista, mikä helpottaa datatieteilijöiden löytämistä ja uudelleenkäyttöä olemassa olevista ominaisuuksista. Tämä voi vähentää merkittävästi uusien mallien ominaisuuksien suunnitteluun kuluvaa aikaa ja vaivaa.
Se mahdollistaa "rakenta kerran, käytä useita uudelleen" -lähestymistavan. Tämä tarkoittaa, että yhdelle mallille suunniteltuja ominaisuuksia voidaan käyttää uudelleen useissa malleissa ja sovelluksissa, mikä vähentää ominaisuuksien suunnitteluun tarvittavaa aikaa ja vaivaa. Tämä voi auttaa organisaatioita nopeuttamaan markkinoille tuloaan ja saamaan kilpailuetua.
Parempi tarkkuus
Ominaisuuskauppa voi lisätä ML-mallien tarkkuutta useilla tavoilla. Ensinnäkin metatietojen käyttö ominaisuusvarastossa voi auttaa datatieteilijöitä ja insinöörejä ymmärtämään paremmin mallissa käytettyjä ominaisuuksia, mukaan lukien niiden lähdettä, laatua ja osuvuutta. Tämä voi johtaa tietoisempiin päätöksiin ominaisuuksien valinnassa ja suunnittelussa, mikä johtaa tarkempiin malleihin.
Toiseksi ominaisuuskauppa varmistaa ominaisuuksien yhdenmukaisuuden koulutus- ja tarjoilutasoilla. Tämä auttaa varmistamaan, että mallit koulutetaan samoihin ominaisuuksiin, joita käytetään tuotannossa, mikä vähentää riskiä, että suorituskyky heikkenee ominaisuuksien yhteensopimattomuudesta.
Lopuksi ominaisuussäilön keskitetty luonne voi auttaa varmistamaan, että ominaisuudet ovat korkealaatuisia, hyvin suunniteltuja ja tietojen hallintaa ja säädöksiä koskevien vaatimusten mukaisia. Tämä voi johtaa tarkempiin ja luotettavampiin malleihin, mikä vähentää virheiden tai harhojen riskiä.
Parempi vaatimustenmukaisuus
Tietovarasto voi auttaa varmistamaan säännösten noudattamisen helpottamalla tietojen käytön seurantaa ja auditointia. Se voi myös tarjota ominaisuuksia, kuten pääsynhallintaa, versiointia ja sukulinjan seurantaa, mikä voi auttaa varmistamaan, että tiedot ovat tarkkoja, täydellisiä ja turvallisia. Tämä voi auttaa organisaatioita noudattamaan tietosuojasäännöksiä, kuten GDPR:ää, ja varmistamaan, että arkaluontoisia tietoja käsitellään vaatimustenmukaisella ja vastuullisella tavalla.
Selitettävän tekoälyn saavuttaminen
Selitettävä tekoäly (XAI) viittaa sellaisten koneoppimismallien ja -algoritmien kehittämiseen, joita ihmiset voivat helposti ymmärtää ja tulkita. XAI:n tavoitteena on tehdä tekoälyjärjestelmistä läpinäkyvämpiä, luotettavampia ja vastuullisempia antamalla ihmisten ymmärtää tekoälymallien tekemien päätösten taustalla olevat perusteet.
Käyttämällä ominaisuuskauppaa osana selitettävissä olevaa tekoälyprosessia organisaatiot voivat parantaa koneoppimismalliensa läpinäkyvyyttä ja tulkittavuutta, mikä helpottaa säännösten ja eettisten näkökohtien noudattamista sekä luo luottamusta käyttäjien ja sidosryhmien kanssa.
Ominaisuuskaupan komponentit
Nykyaikaiset ominaisuusvarastot koostuvat tyypillisesti kolmesta ydinkomponentista: tiedon muuntamisesta, tallentamisesta ja palvelemisesta.
Muutos
Transformaatiot ovat kriittinen osa monissa koneoppimisprojekteissa (ML). Muunnolla tarkoitetaan prosessia, jossa raakadata muunnetaan muotoon, jota voidaan käyttää ML-mallien harjoittamiseen tai ennusteiden tekemiseen.
ML-projekteissa tarvitaan muunnoksia, koska raakadata on usein sotkuista, epäjohdonmukaista tai epätäydellistä, mikä voi vaikeuttaa sen käyttöä suoraan ML-mallien harjoittamiseen. Muunnokset voivat auttaa puhdistamaan, normalisoimaan ja esikäsittelemään dataa, mikä tekee siitä sopivamman ML-mallikoulutukseen. Datan muuntaminen voi auttaa poimimaan siitä oleellisia ominaisuuksia, joita voidaan käyttää ML-mallien syötteinä. Tämä voi sisältää tekniikoita, kuten ominaisuuksien skaalaus, ominaisuuden valinta ja ominaisuuksien suunnittelu.
ML-projekteissa käytetään yleisesti kahdenlaisia muunnoksia: erämuunnoksia ja suoratoistomuunnoksia. Erämuunnoksissa käsitellään kiinteää datamäärää kerrallaan, tyypillisesti eräkäsittelykehyksessä, kuten Apache Sparkissa. Tämä on hyödyllistä käsitellä suuria tietojoukkoja, jotka ovat liian suuria mahtumaan muistiin.
Suoratoistomuunnokset puolestaan sisältävät tietojen käsittelyn reaaliajassa sen saapuessa, tyypillisesti stream-käsittelykehyksessä, kuten Apache Kafka. Tämä on hyödyllistä sovelluksissa, jotka vaativat reaaliaikaisia ennusteita, kuten petosten havaitsemis- tai suositusjärjestelmät.
varastointi
Ominaisuuskauppa on pohjimmiltaan tallennusratkaisu – se on suunniteltu tallentamaan ja hallitsemaan tehokkaasti koneoppimismalleissa käytettyjä ominaisuuksia. Toisin kuin perinteiset tietovarastot, jotka on optimoitu suurten raakadatamäärien tallentamiseen ja kyselyyn, ominaisuusvarastot on optimoitu yksittäisten ominaisuuksien tallentamiseen ja palvelemiseen tehokkaalla ja skaalautuvalla tavalla.
Ominaisuuskaupan arkkitehtuuri koostuu tyypillisesti kahdesta osasta: offline- ja online-tietokannoista. Offline-tietokantaa käytetään eräkäsittelyyn ja ominaisuussuunnittelutehtäviin, kuten ominaisuuksien luomiseen ja muuntamiseen. Online-tietokantaa käytetään ominaisuuksien palvelemiseen reaaliajassa ML-malleille päättelyn aikana, mikä mahdollistaa nopeat ja tehokkaat ennusteet. Tämä arkkitehtuuri mahdollistaa ominaisuuskauppojen skaalauksen käsittelemään suuria määriä ominaisuuksia ja kyselyjä säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn ja alhaisen viiveen.
Tarjoilu
Koneoppimisessa palveleminen tarkoittaa prosessia, jossa käytetään koulutettua mallia ennusteiden tai päätösten tekemiseen uudesta datasta. Palvelun aikana malli ottaa sisään syöttödataa ja soveltaa opetusdatasta opittuja malleja ja suhteita ennusteen tai päätöksen luomiseksi.
Tämä prosessi voi tapahtua reaaliajassa tietoja vastaanotettaessa tai erissä säännöllisin väliajoin. Palvelu on kriittinen osa koneoppimisen työnkulkua, koska se mahdollistaa ML-mallien käyttöönoton ja käytön tuotantoympäristöissä.
Ominaisuuskauppa ja MLOps
Ominaisuuskauppa on olennainen osa MLOps (Machine Learning Operations), joukko käytäntöjä ja työkaluja, joiden avulla organisaatiot voivat ottaa koneoppimismalleja käyttöön tuotantoon suuressa mittakaavassa. MLOps kattaa koko koneoppimisen elinkaaren tiedon valmistelusta ja mallikoulutuksesta käyttöönottoon ja seurantaan.
Näin ominaisuuskauppa sopii MLOps-prosessiin:
- Tietojen valmistelu: Ominaisuussäilö tarjoaa keskitetyn paikan koneoppimisominaisuuksien tallentamiseen ja hallintaan, mikä helpottaa datatieteilijöiden luomista, validoimista ja tallentamista mallikoulutukseen tarvitsemansa ominaisuudet.
- Mallikoulutus: Kun ominaisuudet on luotu, datatieteilijät käyttävät niitä koneoppimismallien kouluttamiseen. Ominaisuusvarasto varmistaa, että mallikoulutuksessa käytetyt ominaisuudet ovat johdonmukaisia ja versioitettuja, jolloin datatutkijat voivat kopioida malleja ja vertailla tuloksia datan eri versioiden välillä.
- Mallin käyttöönotto: Kun malli on koulutettu, se on otettava käyttöön tuotantoon. Ominaisuussäilö voi auttaa virtaviivaistamaan käyttöönottoprosessia tarjoamalla johdonmukaisen ja versioidut ominaisuudet, joita voidaan käyttää ennusteiden tarjoamiseen reaaliajassa.
- Seuranta ja palaute: Kun malli on otettu käyttöön, sitä on seurattava sen varmistamiseksi, että se toimii edelleen hyvin tuotannossa. Ominaisuusvarasto voi auttaa datatieteilijöitä ymmärtämään, miten ominaisuuksia käytetään tuotannossa, jolloin he voivat seurata mallin suorituskykyä ja tunnistaa parannuskohteita.
Käyttämällä ominaisuuskauppaa osana MLOps-prosessia, organisaatiot voivat virtaviivaistaa koneoppimiskehitysprosessia, vähentää aikaa ja resursseja, jotka tarvitaan koneoppimismallien käyttöönottoon tuotannossa, sekä parantaa mallien tarkkuutta ja suorituskykyä.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että ominaisuuskauppa on keskitetty alusta koneoppimismalleissa käytettyjen ominaisuuksien hallintaan ja palvelemiseen. Se tarjoaa järjestelmällisen ja tehokkaan tavan hallita ominaisuuksia, mikä helpottaa datatieteilijöiden ja insinöörien kehittämistä ja käyttöönottoa ML-malleja.
Ominaisuuskauppa mahdollistaa paremman yhteistyön datatieteilijöiden, insinöörien ja MLOps-asiantuntijoiden välillä varmistaen ominaisuuksien johdonmukaisuuden ja versioinnin koulutus- ja palvelutasoilla. Metatietojen ja hallintaominaisuuksien käyttö ominaisuuskaupassa voi johtaa tietoisempien ominaisuuksien valintaan ja suunnitteluun liittyviin päätöksiin, mikä johtaa tarkempiin malleihin.
Lisäksi kyky käyttää uudelleen olemassa olevia ominaisuuksia useissa malleissa ja sovelluksissa voi merkittävästi vähentää ominaisuuksien suunnitteluun tarvittavaa aikaa ja vaivaa. Tarjoamalla yhden totuuden lähteen ominaisuuksille ominaisuuskaupat voivat auttaa varmistamaan MLOps-yhteensopivuuden ja hallinnan, mikä johtaa tarkempiin, oikeudenmukaisempiin ja yhteensopivampiin malleihin.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
- Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :On
- a
- kyky
- Meistä
- abstrakteja
- kiihdyttää
- pääsy
- saatavilla
- vastuussa
- tarkkuus
- tarkka
- poikki
- Lisäksi
- Etu
- Jälkeen
- AI
- AI-järjestelmät
- algoritmit
- Kaikki
- Salliminen
- mahdollistaa
- Myös
- määrä
- määrät
- an
- ja
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- sovellukset
- lähestymistapa
- arkkitehtuuri
- OVAT
- alueet
- noin
- Saapuu
- AS
- At
- tilintarkastus
- perusta
- BE
- koska
- takana
- ovat
- Hyödyt
- Paremmin
- välillä
- harhat
- Iso
- sekä
- rakentaa
- Rakentaminen
- by
- CAN
- keskitetty
- haasteet
- ominainen
- tehdä yhteistyötä
- yhteistyö
- yleisesti
- verrata
- kilpailukykyinen
- täydellinen
- noudattaminen
- mukautuva
- komponentti
- osat
- johtopäätös
- näkökohdat
- johdonmukainen
- muodostuu
- jatkuu
- valvonta
- muuntaminen
- Ydin
- luoda
- luotu
- kriittinen
- tiedot
- Tietojen valmistelu
- Tietosuoja
- tietovarastot
- tietokanta
- tietokannat
- aineistot
- DATAVERSITEETTI
- päätös
- päätökset
- sijoittaa
- käyttöön
- käyttöönotto
- suunniteltu
- Detection
- kehittää
- Kehitys
- eri
- vaikea
- suoraan
- löytää
- kaksi
- aikana
- helpompaa
- helposti
- Tehokas
- tehokas
- tehokkaasti
- vaivaa
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- insinööri
- Tekniikka
- Engineers
- varmistaa
- varmistaa
- varmistamalla
- Koko
- ympäristöissä
- virheet
- ydin
- olennainen
- eettinen
- Selitettävä AI
- uute
- Kasvot
- oikeudenmukainen
- FAST
- nopeampi
- Ominaisuus
- Ominaisuudet
- palaute
- Etunimi
- sovittaa
- kiinteä
- varten
- muoto
- Puitteet
- petos
- petosten havaitseminen
- alkaen
- Saada
- GDPR
- tuottaa
- tuottaa
- tavoite
- hallinto
- käsi
- kahva
- Olla
- auttaa
- auttaa
- auttaa
- tätä
- Korkea
- korkealaatuisia
- Miten
- HTTPS
- Ihmiset
- tunnistaa
- parantaa
- parani
- parannus
- in
- Mukaan lukien
- Kasvaa
- henkilökohtainen
- informatiivinen
- tietoa
- panos
- tuloa
- tulee
- investoimalla
- aiheuttaa
- IT
- Kafka
- suuri
- Viive
- kerrokset
- johtaa
- johtava
- oppinut
- oppiminen
- elinkaari
- sijainti
- Matala
- kone
- koneoppiminen
- tehty
- tärkein
- ylläpitäminen
- merkittävä
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- hoitaa
- toimitusjohtaja
- tapa
- monet
- markkinat
- välineet
- Muisti
- Metadata
- ML
- MLOps
- malli
- mallit
- monitori
- seurataan
- seuranta
- lisää
- moninkertainen
- luonto
- Tarve
- tarvitaan
- tarpeet
- Uusi
- Uudet ominaisuudet
- saada
- of
- offline
- usein
- on
- kerran
- ONE
- verkossa
- Operations
- optimoitu
- or
- tilata
- organisaatioiden
- organisointi
- Muut
- osa
- osat
- kuviot
- suorittaa
- suorituskyky
- ajoittainen
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- käytännöt
- ennustus
- Ennusteet
- valmistelu
- yksityisyys
- prosessi
- käsittely
- tuotanto
- tuottavuus
- hankkeet
- omaisuus
- toimittaa
- tarjoaa
- tarjoamalla
- laatu
- kyselyt
- raaka
- raakadata
- reaaliaikainen
- sai
- Suositus
- vähentää
- vähentää
- vähentämällä
- viittaa
- tarkentaa
- määräykset
- sääntelyn
- Sääntelyn noudattaminen
- Ihmissuhteet
- Merkitys
- merkityksellinen
- luotettava
- säilytyspaikka
- edellyttää
- tarvitaan
- vaatimukset
- Esittelymateriaalit
- vastuullinen
- Saatu ja
- tulokset
- uudelleenkäyttö
- Riski
- ajaa
- sama
- Säästöt
- skaalautuva
- Asteikko
- skaalaus
- tutkijat
- Haku
- turvallinen
- valinta
- sensible
- palvella
- palvelevat
- setti
- useat
- Jaa:
- merkittävä
- merkittävästi
- single
- ratkaisu
- jonkin verran
- lähde
- Kipinä
- asiantuntijat
- sidosryhmien
- Levytila
- verkkokaupasta
- varastot
- virta
- streaming
- tehostaa
- niin
- sopiva
- järjestelmät
- vie
- Tehtävä
- tehtävät
- tiimit
- tekniikat
- että
- -
- heidän
- Niitä
- sitten
- ne
- tätä
- ne
- kolmella
- kauttaaltaan
- aika
- että
- yhdessä
- liian
- työkalut
- Seuranta
- perinteinen
- Juna
- koulutettu
- koulutus
- Muutos
- muunnokset
- muuttamassa
- Läpinäkyvyys
- läpinäkyvä
- Luottamus
- luotettava
- Totuus
- kaksi
- tyypit
- tyypillisesti
- ymmärtää
- ymmärsi
- yhdistynyt
- toisin kuin
- Käyttö
- käyttää
- käytetty
- Käyttäjät
- käyttämällä
- VAHVISTA
- volyymit
- Tapa..
- tavalla
- HYVIN
- Mitä
- Mikä on
- joka
- vaikka
- tulee
- with
- Referenssit
- työskennellä yhdessä
- työnkulkuja
- te
- zephyrnet