Toko fitur adalah platform terpusat untuk mengelola dan melayani fitur yang digunakan pembelajaran mesin (ML) model. Fitur adalah properti terukur individual atau karakteristik data yang digunakan sebagai input ke model ML. Untuk membangun model ML yang efektif, sangat penting untuk memiliki fitur berkualitas tinggi yang direkayasa dengan baik, yang relevan dan informatif untuk tugas yang sedang dikerjakan.
Toko fitur menyediakan cara yang sistematis dan efisien untuk mengelola dan menyajikan fitur, membuatnya lebih mudah insinyur data dan ilmuwan data untuk mengembangkan dan menerapkan model ML. Di penyimpanan fitur, ilmuwan data dapat dengan mudah mencari, menemukan, dan mengakses fitur yang sudah ada sebelumnya, atau membuat fitur baru, lalu menyimpan dan membagikannya ke seluruh tim dan proyek.
Toko fitur memastikan bahwa fitur konsisten, berversi, dan mudah diakses, yang dapat menghemat waktu secara signifikan dan meningkatkan produktivitas. Ini juga menyediakan satu sumber kebenaran untuk fitur, mengurangi kemungkinan kesalahan atau ketidakkonsistenan dalam rekayasa fitur.
Selain itu, toko fitur memungkinkan lebih baik pemerintahan dan kepatuhan dengan melacak silsilah dan penggunaan fitur di sepanjang siklus hidup ML. Hal ini memudahkan untuk memantau dan mengaudit fitur yang digunakan dalam model ML produksi, membantu memastikan bahwa fitur tersebut akurat, adil, dan tidak bias.
Mengapa Anda Membutuhkan Toko Fitur
Dengan semakin banyaknya organisasi yang berinvestasi dalam pembelajaran mesin, tim menghadapi tantangan besar dalam memperoleh dan mengatur data. Berikut adalah beberapa manfaat utama dari toko fitur.
Kolaborasi yang Lebih Baik
Toko fitur dapat meningkatkan kolaborasi antara ilmuwan data, insinyur, dan spesialis MLOps dengan menyediakan platform terpusat untuk mengelola dan menyajikan fitur. Hal ini mengurangi duplikasi pekerjaan, memudahkan tim untuk berkolaborasi dalam tugas rekayasa fitur. Data scientist dan engineer dapat bekerja sama untuk membuat dan menyempurnakan fitur, lalu membagikannya ke seluruh project dan tim.
Pengembangan dan Penerapan yang Lebih Cepat
Toko fitur dapat membantu mempercepat pengembangan model ML dan memungkinkan penerapan yang lebih cepat ke produksi. Ini mengabstraksi lapisan teknik untuk membuat fitur baca/tulis mudah diakses. Penyimpanan fitur terpusat menyediakan repositori terpadu dari semua fitur, sehingga memudahkan ilmuwan data untuk menemukan dan menggunakan kembali fitur yang sudah ada sebelumnya. Ini dapat secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk merekayasa fitur untuk model baru.
Ini memungkinkan pendekatan "bangun sekali, gunakan kembali banyak". Ini berarti fitur yang direkayasa untuk satu model dapat digunakan kembali di beberapa model dan aplikasi, sehingga mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk rekayasa fitur. Ini dapat membantu organisasi mempercepat waktu mereka ke pasar dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Akurasi yang Ditingkatkan
Penyimpanan fitur dapat meningkatkan akurasi model ML dalam beberapa cara. Pertama, penggunaan metadata dalam penyimpanan fitur dapat membantu ilmuwan dan teknisi data lebih memahami fitur yang digunakan dalam model, termasuk sumber, kualitas, dan relevansinya. Ini dapat mengarah pada keputusan yang lebih tepat tentang pemilihan fitur dan rekayasa, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat.
Kedua, penyimpanan fitur memastikan konsistensi fitur di seluruh lapisan pelatihan dan penyajian. Hal ini membantu memastikan bahwa model dilatih pada rangkaian fitur yang sama yang akan digunakan dalam produksi, sehingga mengurangi risiko penurunan performa karena ketidakcocokan fitur.
Akhirnya, sifat penyimpanan fitur yang terpusat dapat membantu memastikan bahwa fitur berkualitas tinggi, direkayasa dengan baik, dan sesuai dengan tata kelola data dan persyaratan peraturan. Ini dapat menghasilkan model yang lebih akurat dan andal, mengurangi risiko kesalahan atau bias.
Kepatuhan yang Lebih Baik
Penyimpanan data dapat membantu memastikan kepatuhan terhadap peraturan dengan membuatnya lebih mudah untuk memantau dan mengaudit penggunaan data. Itu juga dapat menyediakan fitur seperti kontrol akses, pembuatan versi, dan pelacakan garis keturunan, yang dapat membantu memastikan bahwa data akurat, lengkap, dan aman. Hal ini dapat membantu organisasi mematuhi peraturan privasi data, seperti GDPR, dan memastikan bahwa data sensitif ditangani dengan cara yang sesuai dan bertanggung jawab.
Mencapai AI yang Dapat Dijelaskan
AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) mengacu pada pengembangan model dan algoritma pembelajaran mesin yang dapat dengan mudah dipahami dan ditafsirkan oleh manusia. Tujuan XAI adalah membuat sistem AI lebih transparan, dapat dipercaya, dan akuntabel, dengan memungkinkan manusia memahami alasan di balik keputusan yang dibuat oleh model AI.
Dengan menggunakan penyimpanan fitur sebagai bagian dari proses AI yang dapat dijelaskan, organisasi dapat meningkatkan transparansi dan interpretasi model pembelajaran mesin mereka, membuatnya lebih mudah untuk mematuhi peraturan dan pertimbangan etika, serta membangun kepercayaan dengan pengguna dan pemangku kepentingan.
Komponen Toko Fitur
Penyimpanan fitur modern biasanya terdiri dari tiga komponen inti: transformasi data, penyimpanan, dan penyajian.
Transformasi
Transformasi adalah komponen penting dari banyak project machine learning (ML). Transformasi mengacu pada proses mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk melatih model ML atau membuat prediksi.
Transformasi diperlukan dalam proyek ML karena data mentah sering berantakan, tidak konsisten, atau tidak lengkap, sehingga sulit untuk digunakan secara langsung untuk melatih model ML. Transformasi dapat membantu membersihkan, menormalkan, dan melakukan praproses data, membuatnya lebih cocok untuk pelatihan model ML. Transformasi data dapat membantu mengekstraksi fitur yang relevan darinya, yang dapat digunakan sebagai input untuk model ML. Ini dapat melibatkan teknik seperti penskalaan fitur, pemilihan fitur, dan rekayasa fitur.
Ada dua jenis transformasi yang biasa digunakan dalam proyek ML: transformasi batch dan transformasi streaming. Transformasi batch melibatkan pemrosesan jumlah data tetap pada satu waktu, biasanya dalam kerangka pemrosesan batch seperti Apache Spark. Ini berguna untuk memproses kumpulan data besar yang terlalu besar untuk masuk ke dalam memori.
Transformasi streaming, di sisi lain, melibatkan pemrosesan data secara real-time saat tiba, biasanya dalam kerangka pemrosesan aliran seperti Apache Kafka. Ini berguna untuk aplikasi yang membutuhkan prediksi real-time, seperti deteksi penipuan atau sistem rekomendasi.
Storage
Penyimpanan fitur pada dasarnya adalah solusi penyimpanan – ini dirancang untuk menyimpan dan mengelola fitur yang digunakan dalam model pembelajaran mesin secara efisien. Tidak seperti gudang data tradisional, yang dioptimalkan untuk menyimpan dan menanyakan data mentah dalam jumlah besar, penyimpanan fitur dioptimalkan untuk menyimpan dan menyajikan fitur individual dengan cara yang efisien dan dapat diskalakan.
Arsitektur toko fitur biasanya terdiri dari dua bagian: database offline dan online. Database offline digunakan untuk pemrosesan batch dan tugas rekayasa fitur, seperti membuat dan mengubah fitur. Database online digunakan untuk menyajikan fitur secara real-time ke model ML selama inferensi, memungkinkan prediksi yang cepat dan efisien. Arsitektur ini memungkinkan penskalaan penyimpanan fitur untuk menangani volume besar fitur dan kueri, sambil mempertahankan kinerja tinggi dan latensi rendah.
Porsi
Melayani dalam pembelajaran mesin mengacu pada proses menggunakan model terlatih untuk membuat prediksi atau keputusan pada data baru. Selama penyajian, model mengambil data input dan menerapkan pola dan hubungan yang dipelajari dari data pelatihan untuk menghasilkan prediksi atau keputusan.
Proses ini dapat terjadi secara real-time saat data diterima, atau dalam batch secara berkala. Penayangan adalah komponen penting alur kerja machine learning, karena memungkinkan model ML diterapkan dan digunakan di lingkungan produksi.
Toko Fitur dan MLOps
Toko fitur adalah komponen penting dari MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin), serangkaian praktik dan alat yang memungkinkan organisasi menerapkan model pembelajaran mesin ke produksi dalam skala besar. MLOps melibatkan seluruh siklus pembelajaran mesin, mulai dari persiapan data dan pelatihan model hingga penerapan dan pemantauan.
Berikut cara toko fitur masuk ke dalam proses MLOps:
- Persiapan data: Penyimpanan fitur menyediakan lokasi terpusat untuk menyimpan dan mengelola fitur pembelajaran mesin, sehingga memudahkan ilmuwan data untuk membuat, memvalidasi, dan menyimpan fitur yang diperlukan untuk pelatihan model.
- Pelatihan model: Setelah fitur dibuat, ilmuwan data menggunakannya untuk melatih model pembelajaran mesin. Penyimpanan fitur memastikan bahwa fitur yang digunakan dalam pelatihan model konsisten dan berversi, sehingga ilmuwan data dapat mereproduksi model dan membandingkan hasil di berbagai versi data.
- Penerapan model: Setelah model dilatih, model perlu diterapkan ke produksi. Penyimpanan fitur dapat membantu merampingkan proses penerapan dengan menyediakan kumpulan fitur yang konsisten dan berversi yang dapat digunakan untuk menyajikan prediksi secara real-time.
- Pemantauan dan umpan balik: Setelah diterapkan, model perlu dipantau untuk memastikan bahwa model tersebut terus bekerja dengan baik dalam produksi. Penyimpanan fitur dapat membantu ilmuwan data memahami bagaimana fitur digunakan dalam produksi, memungkinkan mereka memantau performa model dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.
Dengan menggunakan penyimpanan fitur sebagai bagian dari proses MLOps, organisasi dapat merampingkan proses pengembangan pembelajaran mesin, mengurangi waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk menerapkan model pembelajaran mesin ke produksi, serta meningkatkan akurasi dan kinerja model tersebut.
Kesimpulan
Kesimpulannya, toko fitur adalah platform terpusat untuk mengelola dan melayani fitur yang digunakan dalam model pembelajaran mesin. Ini memberikan cara yang sistematis dan efisien untuk mengelola fitur, sehingga memudahkan para data scientist dan engineer untuk mengembangkan dan menerapkan model ML.
Penyimpanan fitur memungkinkan kolaborasi yang lebih baik antara ilmuwan data, insinyur, dan spesialis MLOps, memastikan konsistensi dan pembuatan versi fitur di seluruh lapisan pelatihan dan penyajian. Penggunaan metadata dan fitur tata kelola dalam penyimpanan fitur dapat menghasilkan keputusan yang lebih tepat tentang pemilihan dan rekayasa fitur, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat.
Selain itu, kemampuan untuk menggunakan kembali fitur yang sudah ada di berbagai model dan aplikasi dapat secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk rekayasa fitur. Dengan menyediakan satu sumber kebenaran untuk fitur, penyimpanan fitur dapat membantu memastikan kepatuhan dan tata kelola di MLOps, yang menghasilkan model yang lebih akurat, adil, dan patuh.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :adalah
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- abstrak
- mempercepat
- mengakses
- dapat diakses
- akuntabel
- ketepatan
- tepat
- di seluruh
- tambahan
- Keuntungan
- Setelah
- AI
- Sistem AI
- algoritma
- Semua
- Membiarkan
- memungkinkan
- juga
- jumlah
- jumlah
- an
- dan
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- aplikasi
- pendekatan
- arsitektur
- ADALAH
- daerah
- sekitar
- Tiba
- AS
- At
- Audit
- dasar
- BE
- karena
- di belakang
- makhluk
- Manfaat
- Lebih baik
- antara
- bias
- Besar
- kedua
- membangun
- Bangunan
- by
- CAN
- terpusat
- tantangan
- ciri
- Berkolaborasi
- kolaborasi
- umum
- membandingkan
- kompetitif
- lengkap
- pemenuhan
- compliant
- komponen
- komponen
- kesimpulan
- pertimbangan
- konsisten
- terdiri
- terus
- kontrol
- mengkonversi
- Core
- membuat
- dibuat
- kritis
- data
- Persiapan data
- privasi data
- gudang data
- Basis Data
- database
- kumpulan data
- DATAVERSITAS
- keputusan
- keputusan
- menyebarkan
- dikerahkan
- penyebaran
- dirancang
- Deteksi
- mengembangkan
- Pengembangan
- berbeda
- sulit
- langsung
- menemukan
- dua
- selama
- mudah
- mudah
- Efektif
- efisien
- efisien
- usaha
- aktif
- memungkinkan
- memungkinkan
- insinyur
- Teknik
- Insinyur
- memastikan
- Memastikan
- memastikan
- Seluruh
- lingkungan
- kesalahan
- esensi
- penting
- etis
- AI yang bisa dijelaskan
- ekstrak
- Menghadapi
- adil
- FAST
- lebih cepat
- Fitur
- Fitur
- umpan balik
- Pertama
- cocok
- tetap
- Untuk
- format
- Kerangka
- penipuan
- deteksi penipuan
- dari
- Mendapatkan
- GDPR
- menghasilkan
- menghasilkan
- tujuan
- pemerintahan
- tangan
- menangani
- Memiliki
- membantu
- membantu
- membantu
- di sini
- High
- berkualitas tinggi
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- Manusia
- mengenali
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- in
- Termasuk
- Meningkatkan
- sendiri-sendiri
- informatif
- informasi
- memasukkan
- input
- ke
- investasi
- melibatkan
- IT
- kafka
- besar
- Latensi
- lapisan
- memimpin
- terkemuka
- belajar
- pengetahuan
- siklus hidup
- tempat
- Rendah
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- Utama
- mempertahankan
- utama
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- mengelola
- pelaksana
- cara
- banyak
- Pasar
- cara
- Memori
- Metadata
- ML
- MLOps
- model
- model
- Memantau
- dipantau
- pemantauan
- lebih
- beberapa
- Alam
- Perlu
- dibutuhkan
- kebutuhan
- New
- Fitur Baru
- mendapatkan
- of
- Pengunjung
- sering
- on
- sekali
- ONE
- secara online
- Operasi
- dioptimalkan
- or
- urutan
- organisasi
- pengorganisasian
- Lainnya
- bagian
- bagian
- pola
- melakukan
- prestasi
- berkala
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- praktek
- ramalan
- Prediksi
- persiapan
- pribadi
- proses
- pengolahan
- Produksi
- produktifitas
- memprojeksikan
- milik
- memberikan
- menyediakan
- menyediakan
- kualitas
- query
- Mentah
- data mentah
- real-time
- diterima
- Rekomendasi
- menurunkan
- mengurangi
- mengurangi
- mengacu
- memperhalus
- peraturan
- regulator
- Kepatuhan terhadap Regulasi
- Hubungan
- relevansi
- relevan
- dapat diandalkan
- gudang
- membutuhkan
- wajib
- Persyaratan
- Sumber
- tanggung jawab
- dihasilkan
- Hasil
- menggunakan kembali
- Risiko
- Run
- sama
- Tabungan
- terukur
- Skala
- skala
- ilmuwan
- Pencarian
- aman
- seleksi
- peka
- melayani
- porsi
- set
- beberapa
- Share
- penting
- signifikan
- tunggal
- larutan
- beberapa
- sumber
- percikan
- spesialis
- stakeholder
- penyimpanan
- menyimpan
- toko
- aliran
- Streaming
- mempersingkat
- seperti itu
- cocok
- sistem
- Dibutuhkan
- tugas
- tugas
- tim
- teknik
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- kemudian
- mereka
- ini
- itu
- tiga
- di seluruh
- waktu
- untuk
- bersama
- terlalu
- alat
- Pelacakan
- tradisional
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- Transformasi
- transformasi
- mengubah
- Transparansi
- jelas
- Kepercayaan
- terpercaya
- kebenaran
- dua
- jenis
- khas
- memahami
- dipahami
- terpadu
- tidak seperti
- penggunaan
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- menggunakan
- MENGESAHKAN
- volume
- Cara..
- cara
- BAIK
- Apa
- Apa itu
- yang
- sementara
- akan
- dengan
- Kerja
- bekerja sama
- Alur kerja
- kamu
- zephyrnet.dll