Un magasin de fonctionnalités est une plate-forme centralisée permettant de gérer et de servir les fonctionnalités utilisées dans apprentissage automatique (ML) des modèles. Une fonctionnalité est une propriété individuelle mesurable ou une caractéristique de données utilisée comme entrée dans un modèle ML. Afin de créer des modèles de ML efficaces, il est essentiel de disposer de fonctionnalités de haute qualité et bien conçues, à la fois pertinentes et informatives pour la tâche à accomplir.
Un magasin de fonctionnalités fournit un moyen systématique et efficace de gérer et de servir des fonctionnalités, ce qui facilite la tâche. ingénieurs de données et des data scientists pour développer et déployer des modèles ML. Dans un magasin de fonctionnalités, les data scientists peuvent facilement rechercher, découvrir et accéder à des fonctionnalités préexistantes, ou créer de nouvelles fonctionnalités, puis les stocker et les partager entre équipes et projets.
Le magasin de fonctionnalités garantit que les fonctionnalités sont cohérentes, versionnées et facilement accessibles, ce qui peut entraîner un gain de temps significatif et une productivité améliorée. Il fournit également une source unique de vérité pour les fonctionnalités, réduisant ainsi le risque d'erreurs ou d'incohérences dans l'ingénierie des fonctionnalités.
De plus, un magasin de fonctionnalités permet de mieux gouvernance et la conformité en suivant la traçabilité et l'utilisation des fonctionnalités tout au long du cycle de vie du ML. Cela facilite la surveillance et l'audit des fonctionnalités utilisées dans les modèles ML de production, contribuant ainsi à garantir qu'ils sont précis, équitables et impartiaux.
Pourquoi avez-vous besoin d'un magasin de fonctionnalités
Alors que de plus en plus d’organisations investissent dans l’apprentissage automatique, les équipes sont confrontées à des défis majeurs pour obtenir et organiser les données. Voici quelques-uns des principaux avantages d’un magasin de fonctionnalités.
Collaboration améliorée
Un magasin de fonctionnalités peut améliorer la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les spécialistes MLOps en fournissant une plate-forme centralisée pour gérer et servir les fonctionnalités. Cela réduit la duplication du travail, facilitant ainsi la collaboration des équipes sur les tâches d'ingénierie des fonctionnalités. Les data scientists et les ingénieurs peuvent travailler ensemble pour créer et affiner des fonctionnalités, puis les partager entre projets et équipes.
Développement et déploiement plus rapides
Un magasin de fonctionnalités peut aider à accélérer le développement de modèles ML et permettre un déploiement plus rapide en production. Il fait abstraction des couches d'ingénierie pour rendre les fonctionnalités de lecture/écriture facilement accessibles. Un magasin de fonctionnalités centralisé fournit un référentiel unifié de toutes les fonctionnalités, permettant aux data scientists de découvrir et de réutiliser plus facilement les fonctionnalités préexistantes. Cela peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la conception des fonctionnalités des nouveaux modèles.
Il permet une approche « construire une fois, réutiliser plusieurs ». Cela signifie que les fonctionnalités conçues pour un modèle peuvent être réutilisées sur plusieurs modèles et applications, réduisant ainsi le temps et les efforts requis pour l'ingénierie des fonctionnalités. Cela peut aider les organisations à accélérer leur mise sur le marché et à acquérir un avantage concurrentiel.
Amélioration de la précision
Un magasin de fonctionnalités peut augmenter la précision des modèles ML de plusieurs manières. Premièrement, l’utilisation de métadonnées dans un magasin de fonctionnalités peut aider les data scientists et les ingénieurs à mieux comprendre les fonctionnalités utilisées dans un modèle, y compris leur source, leur qualité et leur pertinence. Cela peut conduire à des décisions plus éclairées concernant la sélection des fonctionnalités et l’ingénierie, aboutissant ainsi à des modèles plus précis.
Deuxièmement, un magasin de fonctionnalités garantit la cohérence des fonctionnalités entre les couches de formation et de service. Cela permet de garantir que les modèles sont formés sur le même ensemble de fonctionnalités que celui qui sera utilisé en production, réduisant ainsi le risque de dégradation des performances due à des inadéquations de fonctionnalités.
Enfin, la nature centralisée d'un magasin de fonctionnalités peut contribuer à garantir que les fonctionnalités sont de haute qualité, bien conçues et conformes à la gouvernance des données et aux exigences réglementaires. Cela peut conduire à des modèles plus précis et plus fiables, réduisant ainsi le risque d’erreurs ou de biais.
Meilleure conformité
Un magasin de données peut contribuer à garantir la conformité réglementaire en facilitant la surveillance et l'audit de l'utilisation des données. Il peut également fournir des fonctionnalités telles que les contrôles d'accès, la gestion des versions et le suivi de la traçabilité, qui peuvent contribuer à garantir que les données sont exactes, complètes et sécurisées. Cela peut aider les organisations à se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données, telles que le RGPD, et à garantir que les données sensibles sont traitées de manière conforme et responsable.
Parvenir à une IA explicable
IA explicable (XAI) fait référence au développement de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent être facilement compris et interprétés par les humains. L’objectif de XAI est de rendre les systèmes d’IA plus transparents, plus fiables et plus responsables, en permettant aux humains de comprendre le raisonnement qui sous-tend les décisions prises par les modèles d’IA.
En utilisant un magasin de fonctionnalités dans le cadre du processus d'IA explicable, les organisations peuvent améliorer la transparence et l'interprétabilité de leurs modèles d'apprentissage automatique, facilitant ainsi le respect des réglementations et des considérations éthiques, et instaurant la confiance avec les utilisateurs et les parties prenantes.
Composants du magasin de fonctionnalités
Les magasins de fonctionnalités modernes se composent généralement de trois composants principaux : la transformation des données, le stockage et le service.
De La Carrosserie
Les transformations sont un élément essentiel de nombreux projets d'apprentissage automatique (ML). Une transformation fait référence au processus de conversion de données brutes dans un format pouvant être utilisé pour entraîner des modèles ML ou faire des prédictions.
Des transformations sont nécessaires dans les projets ML car les données brutes sont souvent désordonnées, incohérentes ou incomplètes, ce qui peut rendre difficile leur utilisation directe pour la formation de modèles ML. Les transformations peuvent aider à nettoyer, normaliser et prétraiter les données, les rendant plus adaptées à la formation du modèle ML. La transformation des données peut aider à en extraire des fonctionnalités pertinentes, qui peuvent être utilisées comme entrées pour les modèles ML. Cela peut impliquer des techniques telles que la mise à l'échelle des fonctionnalités, la sélection des fonctionnalités et l'ingénierie des fonctionnalités.
Il existe deux types de transformations couramment utilisées dans les projets ML : les transformations par lots et les transformations par streaming. Les transformations par lots impliquent le traitement d'une quantité fixe de données à la fois, généralement dans un cadre de traitement par lots tel qu'Apache Spark. Ceci est utile pour traiter des ensembles de données volumineux qui sont trop volumineux pour tenir en mémoire.
Les transformations de streaming, quant à elles, impliquent le traitement des données en temps réel dès leur arrivée, généralement dans un cadre de traitement de flux tel qu'Apache Kafka. Ceci est utile pour les applications qui nécessitent des prédictions en temps réel, telles que les systèmes de détection de fraude ou de recommandation.
Stockage
Un magasin de fonctionnalités est essentiellement une solution de stockage : il est conçu pour stocker et gérer efficacement les fonctionnalités utilisées dans les modèles d'apprentissage automatique. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, optimisés pour stocker et interroger de grandes quantités de données brutes, les magasins de fonctionnalités sont optimisés pour stocker et servir des fonctionnalités individuelles de manière efficace et évolutive.
L'architecture d'un magasin de fonctionnalités se compose généralement de deux parties : des bases de données hors ligne et en ligne. La base de données hors ligne est utilisée pour le traitement par lots et les tâches d'ingénierie des fonctionnalités, telles que la génération et la transformation des fonctionnalités. La base de données en ligne est utilisée pour proposer des fonctionnalités en temps réel aux modèles ML pendant l'inférence, permettant ainsi des prédictions rapides et efficaces. Cette architecture permet aux magasins de fonctionnalités d'évoluer pour gérer de grands volumes de fonctionnalités et de requêtes, tout en conservant des performances élevées et une faible latence.
Au moment de servir
Servir dans l'apprentissage automatique fait référence au processus d'utilisation d'un modèle entraîné pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données. Pendant la diffusion, le modèle prend en compte les données d'entrée et applique les modèles et les relations appris à partir des données d'entraînement pour générer une prédiction ou une décision.
Ce processus peut se produire en temps réel au fur et à mesure de la réception des données, ou par lots sur une base périodique. Le service est un composant essentiel des flux de travail d'apprentissage automatique, car il permet de déployer et d'utiliser des modèles ML dans des environnements de production.
Magasin de fonctionnalités et MLOps
Un magasin de fonctionnalités est un composant essentiel de MLOps (opérations d'apprentissage automatique), un ensemble de pratiques et d'outils qui permettent aux organisations de déployer des modèles d'apprentissage automatique en production à grande échelle. MLOps implique l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la préparation des données et de la formation des modèles au déploiement et à la surveillance.
Voici comment un magasin de fonctionnalités s'intègre dans le processus MLOps :
- Préparation des données: Un magasin de fonctionnalités fournit un emplacement centralisé pour le stockage et la gestion des fonctionnalités d'apprentissage automatique, permettant ainsi aux data scientists de créer, valider et stocker plus facilement les fonctionnalités dont ils ont besoin pour la formation des modèles.
- Formation modèle : Une fois les fonctionnalités créées, les data scientists les utilisent pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Un magasin de fonctionnalités garantit que les fonctionnalités utilisées dans la formation des modèles sont cohérentes et versionnées, permettant aux data scientists de reproduire des modèles et de comparer les résultats entre différentes versions des données.
- Déploiement du modèle : Une fois qu’un modèle est formé, il doit être déployé en production. Un magasin de fonctionnalités peut aider à rationaliser le processus de déploiement en fournissant un ensemble cohérent et versionné de fonctionnalités qui peuvent être utilisées pour fournir des prédictions en temps réel.
- Suivi et feedback : Une fois qu'un modèle est déployé, il doit être surveillé pour garantir qu'il continue de bien fonctionner en production. Un magasin de fonctionnalités peut aider les data scientists à comprendre comment les fonctionnalités sont utilisées en production, leur permettant ainsi de surveiller les performances du modèle et d'identifier les domaines à améliorer.
En utilisant un magasin de fonctionnalités dans le cadre du processus MLOps, les organisations peuvent rationaliser le processus de développement du machine learning, réduire le temps et les ressources nécessaires au déploiement des modèles de machine learning en production, et améliorer la précision et les performances de ces modèles.
Conclusion
En conclusion, un magasin de fonctionnalités est une plate-forme centralisée permettant de gérer et de servir les fonctionnalités utilisées dans les modèles d'apprentissage automatique. Il fournit un moyen systématique et efficace de gérer les fonctionnalités, permettant aux data scientists et aux ingénieurs de développer et de déployer plus facilement des modèles ML.
Un magasin de fonctionnalités permet une meilleure collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les spécialistes MLOps, garantissant la cohérence et la gestion des versions des fonctionnalités à travers les couches de formation et de service. L'utilisation de métadonnées et de fonctionnalités de gouvernance dans un magasin de fonctionnalités peut conduire à des décisions plus éclairées concernant la sélection et l'ingénierie des fonctionnalités, ce qui aboutit à des modèles plus précis.
De plus, la possibilité de réutiliser des fonctionnalités préexistantes sur plusieurs modèles et applications peut réduire considérablement le temps et les efforts requis pour l’ingénierie des fonctionnalités. En fournissant une source unique de vérité pour les fonctionnalités, les magasins de fonctionnalités peuvent contribuer à garantir la conformité et la gouvernance dans MLOps, conduisant à des modèles plus précis, équitables et conformes.
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