Un feature store è una piattaforma centralizzata per la gestione e il servizio delle funzionalità utilizzate in apprendimento automatico (ML) Modelli. Una funzionalità è una proprietà o caratteristica misurabile individuale dei dati utilizzata come input per un modello ML. Per creare modelli ML efficaci, è fondamentale disporre di funzionalità di alta qualità e ben progettate che siano pertinenti e informative per l'attività da svolgere.
Un archivio di funzionalità fornisce un modo sistematico ed efficiente per gestire e servire le funzionalità, semplificando il processo ingegneri dei dati e data scientist per sviluppare e distribuire modelli ML. In un archivio di funzionalità, i data scientist possono facilmente cercare, scoprire e accedere a funzionalità preesistenti oppure creare nuove funzionalità, quindi archiviarle e condividerle tra team e progetti.
L'archivio delle funzionalità garantisce che le funzionalità siano coerenti, con versione e facilmente accessibili, il che può portare a un notevole risparmio di tempo e a una maggiore produttività. Fornisce inoltre un'unica fonte di verità per le funzionalità, riducendo la probabilità di errori o incoerenze nella progettazione delle funzionalità.
Inoltre, un archivio di funzionalità consente di migliorare la governance e conformità monitorando la derivazione e l'utilizzo delle funzionalità durante tutto il ciclo di vita del ML. Ciò semplifica il monitoraggio e il controllo delle funzionalità utilizzate nei modelli ML di produzione, contribuendo a garantire che siano accurati, equi e imparziali.
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Con un numero sempre maggiore di organizzazioni che investono nell’apprendimento automatico, i team devono affrontare sfide importanti per quanto riguarda l’ottenimento e l’organizzazione dei dati. Ecco alcuni dei principali vantaggi di un feature store.
Collaborazione migliorata
Un archivio di funzionalità può migliorare la collaborazione tra data scientist, ingegneri e specialisti MLOps fornendo una piattaforma centralizzata per la gestione e il servizio delle funzionalità. Ciò riduce la duplicazione del lavoro, rendendo più semplice la collaborazione tra i team su attività di progettazione delle funzionalità. Data scientist e ingegneri possono lavorare insieme per creare e perfezionare funzionalità, quindi condividerle tra progetti e team.
Sviluppo e distribuzione più rapidi
Un archivio di funzionalità può aiutare ad accelerare lo sviluppo di modelli ML e consentire una distribuzione più rapida in produzione. Astrae gli strati tecnici per rendere facilmente accessibili le funzionalità di lettura/scrittura. Un archivio di funzionalità centralizzato fornisce un repository unificato di tutte le funzionalità, rendendo più semplice per i data scientist scoprire e riutilizzare funzionalità preesistenti. Ciò può ridurre significativamente il tempo e gli sforzi necessari per progettare le funzionalità per i nuovi modelli.
Consente un approccio “crea una volta, riutilizza molti”. Ciò significa che le funzionalità progettate per un modello possono essere riutilizzate su più modelli e applicazioni, riducendo il tempo e l'impegno necessari per la progettazione delle funzionalità. Ciò può aiutare le organizzazioni ad accelerare il time to market e ottenere un vantaggio competitivo.
Migliore precisione
Un archivio di funzionalità può aumentare la precisione dei modelli ML in diversi modi. Innanzitutto, l'uso dei metadati in un archivio di funzionalità può aiutare data scientist e ingegneri a comprendere meglio le funzionalità utilizzate in un modello, inclusa la loro origine, qualità e pertinenza. Ciò può portare a decisioni più informate sulla selezione delle funzionalità e sulla progettazione, con il risultato di modelli più accurati.
In secondo luogo, un archivio di funzionalità garantisce la coerenza delle funzionalità tra i livelli di formazione e di servizio. Ciò aiuta a garantire che i modelli vengano addestrati sullo stesso insieme di funzionalità che verranno utilizzate in produzione, riducendo il rischio di degrado delle prestazioni a causa di mancata corrispondenza delle funzionalità.
Infine, la natura centralizzata di un archivio di funzionalità può contribuire a garantire che le funzionalità siano di alta qualità, ben progettate e conformi alla governance dei dati e ai requisiti normativi. Ciò può portare a modelli più accurati e affidabili, riducendo il rischio di errori o distorsioni.
Migliore conformità
Un archivio dati può contribuire a garantire la conformità normativa semplificando il monitoraggio e il controllo dell'utilizzo dei dati. Può anche fornire funzionalità come controlli di accesso, controllo delle versioni e tracciamento della derivazione, che possono aiutare a garantire che i dati siano accurati, completi e sicuri. Ciò può aiutare le organizzazioni a conformarsi alle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR, e a garantire che i dati sensibili siano gestiti in modo conforme e responsabile.
Raggiungere l’intelligenza artificiale spiegabile
IA spiegabile (XAI) si riferisce allo sviluppo di modelli e algoritmi di apprendimento automatico che possono essere facilmente compresi e interpretati dagli esseri umani. L’obiettivo di XAI è rendere i sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti, affidabili e responsabili, consentendo agli esseri umani di comprendere il ragionamento alla base delle decisioni prese dai modelli di intelligenza artificiale.
Utilizzando un archivio di funzionalità come parte del processo di intelligenza artificiale spiegabile, le organizzazioni possono migliorare la trasparenza e l'interpretabilità dei propri modelli di machine learning, semplificando il rispetto delle normative e delle considerazioni etiche e costruendo la fiducia con utenti e parti interessate.
Componenti dell'archivio funzionalità
I feature store moderni sono in genere costituiti da tre componenti principali: trasformazione dei dati, archiviazione e servizio.
Trasformazione
Le trasformazioni sono una componente fondamentale di molti progetti di machine learning (ML). Una trasformazione si riferisce al processo di conversione dei dati grezzi in un formato che può essere utilizzato per addestrare modelli ML o fare previsioni.
Nei progetti ML sono necessarie trasformazioni perché i dati grezzi sono spesso disordinati, incoerenti o incompleti, il che può rendere difficile l'utilizzo diretto per l'addestramento dei modelli ML. Le trasformazioni possono aiutare a pulire, normalizzare e preelaborare i dati, rendendoli più adatti per l'addestramento del modello ML. La trasformazione dei dati può aiutare a estrarne funzionalità rilevanti, che possono essere utilizzate come input per i modelli ML. Ciò può comportare tecniche come il ridimensionamento delle funzionalità, la selezione delle funzionalità e l'ingegneria delle funzionalità.
Esistono due tipi di trasformazioni comunemente utilizzate nei progetti ML: trasformazioni batch e trasformazioni di streaming. Le trasformazioni batch comportano l'elaborazione di una quantità fissa di dati alla volta, in genere in un framework di elaborazione batch come Apache Spark. Ciò è utile per elaborare set di dati di grandi dimensioni che sono troppo grandi per essere contenuti nella memoria.
Le trasformazioni di streaming, d'altro canto, implicano l'elaborazione dei dati in tempo reale non appena arrivano, in genere in un framework di elaborazione del flusso come Apache Kafka. Ciò è utile per le applicazioni che richiedono previsioni in tempo reale, come il rilevamento di frodi o sistemi di raccomandazione.
Archiviazione
Un archivio di funzionalità è essenzialmente una soluzione di archiviazione: è progettato per archiviare e gestire in modo efficiente le funzionalità utilizzate nei modelli di machine learning. A differenza dei data warehouse tradizionali, che sono ottimizzati per archiviare ed eseguire query su grandi quantità di dati grezzi, i feature store sono ottimizzati per archiviare e servire singole funzionalità in modo efficiente e scalabile.
L'architettura di un feature store è in genere composta da due parti: database offline e online. Il database offline viene utilizzato per l'elaborazione batch e attività di progettazione delle funzionalità, come la generazione e la trasformazione delle funzionalità. Il database online viene utilizzato per fornire funzionalità in tempo reale ai modelli ML durante l'inferenza, consentendo previsioni rapide ed efficienti. Questa architettura consente agli archivi di funzionalità di scalare per gestire grandi volumi di funzionalità e query, mantenendo prestazioni elevate e bassa latenza.
Servire
Il servizio nell'apprendimento automatico si riferisce al processo di utilizzo di un modello addestrato per fare previsioni o decisioni su nuovi dati. Durante l'elaborazione, il modello acquisisce dati di input e applica i modelli e le relazioni appresi dai dati di addestramento per generare una previsione o una decisione.
Questo processo può avvenire in tempo reale man mano che i dati vengono ricevuti o in batch su base periodica. La pubblicazione è un componente fondamentale dei flussi di lavoro di machine learning, poiché consente la distribuzione e l'utilizzo di modelli ML in ambienti di produzione.
Negozio di funzionalità e MLOps
Un feature store è una componente essenziale di MLOps (operazioni di apprendimento automatico), un insieme di pratiche e strumenti che consentono alle organizzazioni di implementare modelli di machine learning nella produzione su larga scala. MLOps coinvolge l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati e l'addestramento del modello alla distribuzione e al monitoraggio.
Ecco come un feature store si inserisce nel processo MLOps:
- Preparazione dei dati: Un archivio di funzionalità fornisce una posizione centralizzata per l'archiviazione e la gestione delle funzionalità di machine learning, rendendo più semplice per i data scientist creare, convalidare e archiviare le funzionalità di cui hanno bisogno per l'addestramento del modello.
- Formazione del modello: Una volta create le funzionalità, i data scientist le utilizzano per addestrare modelli di machine learning. Un archivio di funzionalità garantisce che le funzionalità utilizzate nell'addestramento dei modelli siano coerenti e con versione, consentendo ai data scientist di riprodurre modelli e confrontare i risultati tra diverse versioni dei dati.
- Distribuzione del modello: Dopo che un modello è stato addestrato, deve essere distribuito in produzione. Un archivio di funzionalità può contribuire a semplificare il processo di distribuzione fornendo un set di funzionalità coerente e con versione che può essere utilizzato per fornire previsioni in tempo reale.
- Monitoraggio e feedback: Una volta distribuito, un modello deve essere monitorato per garantire che continui a funzionare bene in produzione. Un archivio di funzionalità può aiutare i data scientist a comprendere come vengono utilizzate le funzionalità nella produzione, consentendo loro di monitorare le prestazioni del modello e identificare le aree di miglioramento.
Utilizzando un archivio di funzionalità come parte del processo MLOps, le organizzazioni possono semplificare il processo di sviluppo del machine learning, ridurre il tempo e le risorse necessarie per distribuire modelli di machine learning in produzione e migliorare l'accuratezza e le prestazioni di tali modelli.
Conclusione
In conclusione, un archivio di funzionalità è una piattaforma centralizzata per la gestione e il servizio delle funzionalità utilizzate nei modelli di machine learning. Fornisce un modo sistematico ed efficiente per gestire le funzionalità, semplificando lo sviluppo e la distribuzione di modelli ML per data scientist e ingegneri.
Un archivio di funzionalità consente una migliore collaborazione tra data scientist, ingegneri e specialisti MLOps, garantendo coerenza e controllo delle versioni delle funzionalità tra i livelli di formazione e di servizio. L'uso di metadati e funzionalità di governance in un archivio di funzionalità può portare a decisioni più informate sulla selezione e sulla progettazione delle funzionalità, con conseguente creazione di modelli più accurati.
Inoltre, la possibilità di riutilizzare funzionalità preesistenti su più modelli e applicazioni può ridurre significativamente il tempo e l'impegno necessari per l'ingegneria delle funzionalità. Fornendo un'unica fonte di verità per le funzionalità, i feature store possono contribuire a garantire la conformità e la governance in MLOps, portando a modelli più accurati, equi e conformi.
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- Fonte: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
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