חנות פיצ'רים היא פלטפורמה מרכזית לניהול והגשה של התכונות בהן נעשה שימוש למידת מכונה (ML) דגמים. תכונה היא תכונה בודדת שניתן מדידה או מאפיין של נתונים המשמשים כקלט למודל ML. על מנת לבנות מודלים אפקטיביים של ML, חיוני שיהיו בעלי תכונות איכותיות ומהונדסות היטב שהן רלוונטיות ואינפורמטיביות עבור המשימה העומדת על הפרק.
חנות תכונות מספקת דרך שיטתית ויעילה לנהל ולהגיש תכונות, מה שמקל על מהנדסי נתונים ומדעני נתונים לפתח ולפרוס מודלים של ML. בחנות תכונות, מדעני נתונים יכולים לחפש, לגלות ולגשת בקלות לתכונות קיימות, או ליצור תכונות חדשות, ולאחר מכן לאחסן ולשתף אותן בין צוותים ופרויקטים.
מאגר התכונות מבטיח שהתכונות יהיו עקביות, מנוסחות ונגישות בקלות, מה שיכול להוביל לחיסכון משמעותי בזמן ושיפור הפרודוקטיביות. הוא גם מספק מקור יחיד של אמת לתכונות, ומפחית את הסבירות לשגיאות או חוסר עקביות בהנדסת תכונות.
בנוסף, חנות תכונות מאפשרת טוב יותר ממשל ותאימות על ידי מעקב אחר השושלת והשימוש בתכונות לאורך מחזור החיים של ML. זה מקל על ניטור וביקורת התכונות המשמשות בדגמי ML ייצור, ומסייע להבטיח שהן מדויקות, הוגנת וחסרות פניות.
למה אתה צריך חנות תכונות
עם יותר ארגונים שמשקיעים בלמידת מכונה, צוותים מתמודדים עם אתגרים גדולים סביב השגת וארגון נתונים. הנה כמה מהיתרונות העיקריים של חנות תכונות.
שיתוף פעולה משופר
חנות תכונות יכולה לשפר את שיתוף הפעולה בין מדעני נתונים, מהנדסים ומומחי MLOps על ידי מתן פלטפורמה מרכזית לניהול והגשה של תכונות. זה מפחית את כפילות העבודה, ומקל על צוותים לשתף פעולה במשימות הנדסת תכונות. מדעני נתונים ומהנדסים יכולים לעבוד יחד כדי ליצור ולשפר תכונות, ולאחר מכן לשתף אותם בין פרויקטים וצוותים.
פיתוח ופריסה מהירים יותר
חנות תכונות יכולה לעזור להאיץ את הפיתוח של דגמי ML ולאפשר פריסה מהירה יותר לייצור. זה מפשט את השכבות ההנדסיות כדי להפוך את תכונות הקריאה/כתיבה לנגישות בקלות. מאגר תכונות מרכזי מספק מאגר מאוחד של כל התכונות, מה שמקל על מדעני נתונים לגלות ולהשתמש מחדש בתכונות קיימות. זה יכול להפחית באופן משמעותי את הזמן והמאמץ הנדרשים כדי להנדס תכונות עבור דגמים חדשים.
זה מאפשר גישת "בנה פעם אחת, השתמש שוב ברבים". משמעות הדבר היא שניתן לעשות שימוש חוזר בתכונות שהונדסו עבור דגם אחד במספר דגמים ויישומים, תוך צמצום הזמן והמאמץ הנדרשים להנדסת תכונות. זה יכול לעזור לארגונים להאיץ את זמנם לשוק ולהשיג יתרון תחרותי.
דיוק משופר
חנות תכונות יכולה להגביר את הדיוק של דגמי ML בכמה דרכים. ראשית, השימוש במטא נתונים במאגר תכונות יכול לעזור למדעני נתונים ומהנדסים להבין טוב יותר את התכונות המשמשות במודל, כולל המקור, האיכות והרלוונטיות שלהן. זה יכול להוביל להחלטות מושכלות יותר לגבי בחירת תכונות והנדסה, וכתוצאה מכך מודלים מדויקים יותר.
שנית, חנות תכונות מבטיחה עקביות של תכונות על פני שכבות ההדרכה וההגשה. זה עוזר להבטיח שהדגמים מאומנים על אותה סט של תכונות שישמשו בייצור, מה שמפחית את הסיכון לפגיעה בביצועים עקב אי-התאמה של תכונות.
לבסוף, האופי הריכוזי של חנות פיצ'רים יכול לעזור להבטיח שהפיצ'רים יהיו איכותיים, מהונדסים היטב ועומדים בדרישות ניהול הנתונים והרגולציה. זה יכול להוביל למודלים מדויקים ואמינים יותר, להפחית את הסיכון לשגיאות או הטיות.
תאימות טובה יותר
מאגר נתונים יכול לעזור להבטיח תאימות לרגולציה על ידי כך שיהיה קל יותר לנטר ולבקר את השימוש בנתונים. זה יכול גם לספק תכונות כמו בקרות גישה, ניהול גרסאות ומעקב אחר שושלת, שיכולים לעזור להבטיח שהנתונים מדויקים, מלאים ומאובטחים. זה יכול לעזור לארגונים לציית לתקנות פרטיות הנתונים, כגון GDPR, ולהבטיח שהנתונים הרגישים יטופלו באופן תואם ואחראי.
השגת AI ניתן להסבר
AI ניתן להסבר (XAI) מתייחס לפיתוח מודלים ואלגוריתמים של למידת מכונה שניתן להבין ולפרש בקלות על ידי בני אדם. המטרה של XAI היא להפוך את מערכות הבינה המלאכותית לשקופות יותר, אמינות ואחריות יותר, על ידי מתן דין וחשבון לבני אדם להבין את ההיגיון מאחורי ההחלטות שמתקבלות על ידי מודלים של בינה מלאכותית.
על ידי שימוש בחנות תכונות כחלק מתהליך הבינה המלאכותית הניתנת להסבר, ארגונים יכולים לשפר את השקיפות והפרשנות של מודלים של למידת מכונה שלהם, להקל על הציות לתקנות ולשיקולים אתיים, ולבנות אמון עם משתמשים ובעלי עניין.
רכיבי חנות תכונות
חנויות תכונות מודרניות מורכבות בדרך כלל משלושה מרכיבי ליבה: טרנספורמציה של נתונים, אחסון והגשה.
טרנספורמציה
טרנספורמציות הן מרכיב קריטי בפרויקטים רבים של למידת מכונה (ML). טרנספורמציה מתייחסת לתהליך של המרת נתונים גולמיים לפורמט שיכול לשמש לאימון מודלים של ML או ביצוע תחזיות.
יש צורך בטרנספורמציות בפרויקטים של ML מכיוון שהנתונים הגולמיים הם לרוב מבולגנים, לא עקביים או לא שלמים, מה שעלול להקשות על שימוש ישיר לאימון מודלים של ML. טרנספורמציות יכולות לעזור לנקות, לנרמל ולעבד מראש את הנתונים, מה שהופך אותם למתאים יותר לאימון מודל ML. שינוי נתונים יכול לעזור לחלץ מהם תכונות רלוונטיות, שיכולות לשמש כקלט עבור מודלים של ML. זה יכול לכלול טכניקות כגון קנה המידה של תכונות, בחירת תכונות והנדסת תכונות.
ישנם שני סוגים של טרנספורמציות הנפוצות בפרוייקטים של ML: טרנספורמציות אצווה וטרנספורמציות סטרימינג. טרנספורמציות אצווה כוללות עיבוד כמות קבועה של נתונים בכל פעם, בדרך כלל במסגרת עיבוד אצווה כגון Apache Spark. זה שימושי לעיבוד מערכי נתונים גדולים שגדולים מכדי להתאים לזיכרון.
טרנספורמציות זרימה, לעומת זאת, כוללות עיבוד נתונים בזמן אמת כשהם מגיעים, בדרך כלל במסגרת עיבוד זרמים כגון אפאצ'י קפקא. זה שימושי עבור יישומים הדורשים תחזיות בזמן אמת, כגון זיהוי הונאה או מערכות המלצות.
אחסון
חנות תכונות היא בעצם פתרון אחסון - היא נועדה לאחסן ולנהל ביעילות תכונות המשמשות במודלים של למידת מכונה. בניגוד למחסני נתונים מסורתיים, המותאמים לאחסון ושאילתה של כמויות גדולות של נתונים גולמיים, מאגרי תכונות מותאמים לאחסון והגשה של תכונות בודדות בצורה יעילה וניתנת להרחבה.
הארכיטקטורה של חנות תכונות מורכבת בדרך כלל משני חלקים: מסדי נתונים לא מקוונים ומקוונים. מסד הנתונים הלא מקוון משמש לעיבוד אצווה ומשימות הנדסת תכונות, כגון יצירה והמרת תכונות. מסד הנתונים המקוון משמש להגשת תכונות בזמן אמת למודלים של ML במהלך הסקת מסקנות, מה שמאפשר תחזיות מהירות ויעילות. ארכיטקטורה זו מאפשרת למאגרי תכונות להתרחב כדי לטפל בכמויות גדולות של תכונות ושאילתות, תוך שמירה על ביצועים גבוהים והשהייה נמוכה.
הגשה
הגשה בלמידת מכונה מתייחסת לתהליך השימוש במודל מיומן כדי לקבל תחזיות או החלטות על נתונים חדשים. במהלך ההגשה, המודל קולט נתוני קלט ומחיל את הדפוסים והקשרים הנלמדים מנתוני האימון כדי ליצור חיזוי או החלטה.
תהליך זה יכול להתרחש בזמן אמת עם קבלת הנתונים, או באצוות על בסיס תקופתי. הגשה היא מרכיב קריטי בתהליכי עבודה של למידת מכונה, מכיוון שהיא מאפשרת לפרוס ולהשתמש במודלים של ML בסביבות ייצור.
חנות תכונות ו-MLOps
חנות תכונות היא מרכיב חיוני של MLOps (פעולות למידת מכונה), סט של פרקטיקות וכלים המאפשרים לארגונים לפרוס מודלים של למידת מכונה לייצור בקנה מידה. MLOps כולל את כל מחזור החיים של למידת מכונה, מהכנת נתונים והכשרת מודלים ועד לפריסה וניטור.
כך משתלבת חנות תכונות בתהליך MLOps:
- הכנת נתונים: חנות תכונות מספקת מיקום מרכזי לאחסון וניהול תכונות למידת מכונה, מה שמקל על מדעני נתונים ליצור, לאמת ולאחסן את התכונות הנחוצות להכשרת מודלים.
- אימון דוגמניות: לאחר יצירת התכונות, מדעני נתונים משתמשים בהן כדי לאמן מודלים של למידת מכונה. מאגר תכונות מבטיח שהתכונות המשמשות באימון מודלים הן עקביות ובעלות גרסאות, מה שמאפשר למדעני נתונים לשחזר מודלים ולהשוות תוצאות על פני גרסאות שונות של הנתונים.
- פריסת מודל: לאחר הכשרה של דגם, יש לפרוס אותו לייצור. חנות תכונות יכולה לעזור לייעל את תהליך הפריסה על ידי אספקת קבוצת תכונות עקבית וגרסה שניתן להשתמש בהן כדי להגיש תחזיות בזמן אמת.
- ניטור ומשוב: לאחר פריסת מודל, יש לפקח עליו כדי להבטיח שהוא ממשיך לתפקד היטב בייצור. מאגר תכונות יכול לעזור למדעני נתונים להבין כיצד נעשה שימוש בתכונות בייצור, ולאפשר להם לנטר את ביצועי המודל ולזהות אזורים לשיפור.
על ידי שימוש בחנות תכונות כחלק מתהליך MLOps, ארגונים יכולים לייעל את תהליך הפיתוח של למידת מכונה, לצמצם את הזמן והמשאבים הנדרשים לפריסת מודלים של למידת מכונה לייצור, ולשפר את הדיוק והביצועים של מודלים אלה.
סיכום
לסיכום, חנות תכונות היא פלטפורמה מרכזית לניהול והגשה של התכונות המשמשות במודלים של למידת מכונה. הוא מספק דרך שיטתית ויעילה לניהול תכונות, מה שמקל על מדעני נתונים ומהנדסים לפתח ולפרוס מודלים של ML.
מאגר תכונות מאפשר שיתוף פעולה טוב יותר בין מדעני נתונים, מהנדסים ומומחי MLOps, ומבטיח עקביות וגרסה של תכונות על פני שכבות ההדרכה וההגשה. השימוש במטא נתונים ותכונות ממשל בחנות תכונות יכול להוביל להחלטות מושכלות יותר לגבי בחירת תכונות והנדסה, וכתוצאה מכך מודלים מדויקים יותר.
יתר על כן, היכולת לעשות שימוש חוזר בתכונות קיימות בכמה דגמים ויישומים יכולה להפחית משמעותית את הזמן והמאמץ הנדרשים להנדסת תכונות. על ידי מתן מקור יחיד של אמת לתכונות, חנויות תכונות יכולות לעזור להבטיח תאימות וממשל ב-MLOps, מה שמוביל למודלים מדויקים, הוגנים ותואמים יותר.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
- קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
- מקור: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :הוא
- a
- יכולת
- אודות
- תקצירים
- להאיץ
- גישה
- נגיש
- אחראי
- דיוק
- מדויק
- לרוחב
- תוספת
- יתרון
- לאחר
- AI
- מערכות AI
- אלגוריתמים
- תעשיות
- מאפשר
- מאפשר
- גם
- כמות
- כמויות
- an
- ו
- אַפָּשׁ
- אפאצ'י קפקא
- אפאצ 'י ספארק
- יישומים
- גישה
- ארכיטקטורה
- ARE
- אזורים
- סביב
- מגיע
- AS
- At
- בדיקה
- בסיס
- BE
- כי
- מאחור
- להיות
- הטבות
- מוטב
- בֵּין
- הטיות
- גָדוֹל
- שניהם
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- by
- CAN
- מְרוּכָּז
- האתגרים
- מאפיין
- לשתף פעולה
- שיתוף פעולה
- בדרך כלל
- לְהַשְׁווֹת
- תחרותי
- להשלים
- הענות
- תואם
- רְכִיב
- רכיבים
- מסקנה
- שיקולים
- עִקבִי
- מורכב
- ממשיך
- בקרות
- המרת
- ליבה
- לִיצוֹר
- נוצר
- קריטי
- נתונים
- הכנת נתונים
- פרטיות מידע
- מחסני נתונים
- מסד נתונים
- מאגרי מידע
- מערכי נתונים
- קושי
- החלטה
- החלטות
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- מעוצב
- איתור
- לפתח
- צעצועי התפתחות
- אחר
- קשה
- ישירות
- לגלות
- ראוי
- בְּמַהֲלָך
- קל יותר
- בקלות
- אפקטיבי
- יעיל
- יעילות
- מאמץ
- לאפשר
- מאפשר
- מה שמאפשר
- מהנדס
- הנדסה
- מהנדסים
- לְהַבטִיחַ
- מבטיח
- הבטחתי
- שלם
- סביבות
- שגיאות
- מַהוּת
- חיוני
- אֶתִי
- AI ניתן להסביר
- תמצית
- פָּנִים
- הוגן
- מהר
- מהר יותר
- מאפיין
- תכונות
- מָשׁוֹב
- ראשון
- מתאים
- קבוע
- בעד
- פוּרמָט
- מסגרת
- הונאה
- גילוי הונאה
- החל מ-
- לְהַשִׂיג
- GDPR
- ליצור
- יצירת
- מטרה
- ממשל
- יד
- לטפל
- יש
- לעזור
- עזרה
- עוזר
- כאן
- גָבוֹהַ
- באיכות גבוהה
- איך
- HTTPS
- בני אדם
- לזהות
- לשפר
- משופר
- השבחה
- in
- כולל
- להגדיל
- בנפרד
- אִינפוֹרמָטִיבִי
- הודעה
- קלט
- תשומות
- אל תוך
- השקעה
- לערב
- IT
- קפקא
- גָדוֹל
- חֶבִיוֹן
- שכבות
- עוֹפֶרֶת
- מוביל
- למד
- למידה
- מעגל החיים
- מיקום
- נמוך
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- ראשי
- שמירה
- גדול
- לעשות
- עושה
- עשייה
- לנהל
- ניהול
- דרך
- רב
- שוק
- אומר
- זכרון
- מידע נוסף
- ML
- MLOps
- מודל
- מודלים
- צג
- פיקוח
- ניטור
- יותר
- מספר
- טבע
- צורך
- נחוץ
- צרכי
- חדש
- תכונות חדשות
- להשיג
- of
- לא מחובר
- לעתים קרובות
- on
- פעם
- ONE
- באינטרנט
- תפעול
- אופטימיזציה
- or
- להזמין
- ארגונים
- ארגון
- אחר
- חלק
- חלקים
- דפוסי
- לבצע
- ביצועים
- תקופתי
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- פרקטיקות
- נבואה
- התחזיות
- הכנה
- פְּרָטִיוּת
- תהליך
- תהליך
- הפקה
- פִּריוֹן
- פרויקטים
- רכוש
- לספק
- מספק
- מתן
- איכות
- שאילתות
- חי
- נתונים גולמיים
- זמן אמת
- קיבלו
- המלצה
- להפחית
- מפחית
- הפחתה
- מתייחס
- לחדד
- תקנון
- רגולטורים
- התאמה לתקנות
- מערכות יחסים
- הרלוונטיות
- רלוונטי
- אָמִין
- מאגר
- לדרוש
- נדרש
- דרישות
- משאבים
- אחראי
- וכתוצאה מכך
- תוצאות
- שימוש חוזר
- הסיכון
- הפעלה
- אותו
- חיסכון
- להרחבה
- סולם
- דרוג
- מדענים
- חיפוש
- לבטח
- מבחר
- רגיש
- לשרת
- הגשה
- סט
- כמה
- שיתוף
- משמעותי
- באופן משמעותי
- יחיד
- פִּתָרוֹן
- כמה
- מָקוֹר
- לעורר
- מומחים
- בעלי עניין
- אחסון
- חנות
- חנויות
- זרם
- נהירה
- לייעל
- כזה
- מַתְאִים
- מערכות
- לוקח
- המשימות
- משימות
- צוותי
- טכניקות
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- הֵם
- זֶה
- אלה
- שְׁלוֹשָׁה
- בכל
- זמן
- ל
- יַחַד
- גַם
- כלים
- מעקב
- מסורתי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- טרנספורמציה
- טרנספורמציות
- הפיכה
- שקיפות
- שָׁקוּף
- סומך
- אמין
- אמת
- שתיים
- סוגים
- בדרך כלל
- להבין
- הבין
- מאוחד
- בניגוד
- נוֹהָג
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמשים
- באמצעות
- לְאַמֵת
- כרכים
- דֶרֶך..
- דרכים
- טוֹב
- מה
- מה
- אשר
- בזמן
- יצטרך
- עם
- תיק עבודות
- לעבוד יחד
- זרימות עבודה
- אתה
- זפירנט