機能ストアは、で使用される機能を管理および提供するための集中プラットフォームです。 機械学習(ML) モデル。 特徴とは、ML モデルへの入力として使用されるデータの個々の測定可能なプロパティまたは特性です。 効果的な ML モデルを構築するには、当面のタスクに関連性があり有益な、高品質でよく設計された機能を備えていることが重要です。
フィーチャー ストアは、フィーチャーを管理および提供する体系的かつ効率的な方法を提供し、 データエンジニア ML モデルを開発および展開するデータ サイエンティスト。 フィーチャー ストアでは、データ サイエンティストは、既存のフィーチャーを簡単に検索、発見、アクセスしたり、新しいフィーチャーを作成して保存し、チームやプロジェクト間で共有したりできます。
フィーチャー ストアにより、フィーチャーの一貫性、バージョン管理、および簡単にアクセスできることが保証され、大幅な時間の節約と生産性の向上につながります。 また、特徴に関する唯一の信頼できる情報源も提供され、特徴エンジニアリングにおけるエラーや不一致の可能性が軽減されます。
さらに、機能ストアにより、より優れた ガバナンス ML ライフサイクル全体を通じて機能の系統と使用状況を追跡することで、コンプライアンスを確保します。 これにより、本番環境の ML モデルで使用される機能の監視と監査が容易になり、モデルが正確、公平、偏っていないことを確認できます。
機能ストアが必要な理由
機械学習に投資する組織が増えるにつれ、チームはデータの取得と整理に関する大きな課題に直面しています。 フィーチャー ストアの主な利点をいくつか紹介します。
コラボレーションの改善
フィーチャー ストアは、フィーチャーを管理および提供するための一元的なプラットフォームを提供することで、データ サイエンティスト、エンジニア、MLOps スペシャリストの間のコラボレーションを向上させることができます。 これにより、作業の重複が減り、チームが機能エンジニアリングのタスクで共同作業しやすくなります。 データ サイエンティストとエンジニアは協力して機能を作成および改良し、プロジェクトやチーム間で共有できます。
より迅速な開発と展開
フィーチャー ストアは、ML モデルの開発を加速し、運用環境への迅速なデプロイを可能にするのに役立ちます。 エンジニアリング層を抽象化して、読み取り/書き込み機能に簡単にアクセスできるようにします。 一元化された機能ストアは、すべての機能の統合リポジトリを提供し、データ サイエンティストが既存の機能を見つけて再利用することを容易にします。 これにより、新しいモデルの機能を設計するのに必要な時間と労力を大幅に削減できます。
これにより、「一度構築して何度も再利用する」アプローチが可能になります。 つまり、XNUMX つのモデル用に設計された機能を複数のモデルやアプリケーションで再利用できるため、機能エンジニアリングに必要な時間と労力が削減されます。 これにより、組織は市場投入までの時間を短縮し、競争上の優位性を得ることができます。
改善された精度
特徴ストアは、いくつかの方法で ML モデルの精度を向上させることができます。 まず、特徴ストアでメタデータを使用すると、データ サイエンティストやエンジニアがモデルで使用されている特徴 (ソース、品質、関連性など) をより深く理解できるようになります。 これにより、機能の選択とエンジニアリングについてより多くの情報に基づいた意思決定が可能になり、より正確なモデルが得られます。
XNUMX 番目に、特徴ストアにより、トレーニング層とサービス層全体で特徴の一貫性が保証されます。 これにより、本番環境で使用されるのと同じ機能セットでモデルがトレーニングされるようになり、機能の不一致によるパフォーマンス低下のリスクが軽減されます。
最後に、フィーチャー ストアの一元化された性質により、フィーチャーが高品質で、適切に設計され、データ ガバナンスと規制要件に準拠していることが保証されます。 これにより、より正確で信頼性の高いモデルが得られ、エラーやバイアスのリスクが軽減されます。
コンプライアンスの向上
データ ストアを使用すると、データの使用状況の監視と監査が容易になり、法規制への準拠を確保できます。 また、アクセス制御、バージョン管理、リネージ追跡などの機能も提供し、データの正確さ、完全さ、安全性の確保に役立ちます。 これにより、組織は GDPR などのデータ プライバシー規制を遵守し、機密データが準拠した責任ある方法で取り扱われるようになります。
説明可能な AI の実現
説明可能な AI (XAI) 人間が容易に理解および解釈できる機械学習モデルとアルゴリズムの開発を指します。 XAI の目標は、AI モデルによって行われた意思決定の背後にある推論を人間が理解できるようにすることで、AI システムの透明性、信頼性、説明責任を高めることです。
説明可能な AI プロセスの一部として特徴ストアを使用することで、組織は機械学習モデルの透明性と解釈可能性を向上させ、規制や倫理的配慮への準拠を容易にし、ユーザーや利害関係者との信頼を構築することができます。
フィーチャー ストア コンポーネント
最新のフィーチャ ストアは通常、データ変換、ストレージ、サービスという XNUMX つのコア コンポーネントで構成されます。
変換
変換は、多くの機械学習 (ML) プロジェクトの重要なコンポーネントです。 変換とは、生データを ML モデルのトレーニングや予測に使用できる形式に変換するプロセスを指します。
生データは多くの場合乱雑で、一貫性がなく、不完全であるため、ML モデルのトレーニングに直接使用することが困難になる可能性があるため、ML プロジェクトでは変換が必要です。 変換はデータのクリーンアップ、正規化、前処理に役立ち、ML モデルのトレーニングにより適したものになります。 データを変換すると、そこから関連する特徴を抽出し、ML モデルの入力として使用できます。 これには、特徴スケーリング、特徴選択、特徴エンジニアリングなどの手法が含まれる場合があります。
ML プロジェクトで一般的に使用される変換には、バッチ変換とストリーミング変換の XNUMX 種類があります。 バッチ変換では、通常は Apache Spark などのバッチ処理フレームワークで、一度に固定量のデータを処理します。 これは、大きすぎてメモリに収まらない大規模なデータセットを処理する場合に役立ちます。
一方、ストリーミング変換では、通常は Apache Kafka などのストリーム処理フレームワークを使用して、データの到着時にリアルタイムでデータを処理します。 これは、不正行為検出システムや推奨システムなど、リアルタイムの予測が必要なアプリケーションに役立ちます。
Storage
フィーチャー ストアは本質的にストレージ ソリューションであり、機械学習モデルで使用されるフィーチャーを効率的に保存および管理するように設計されています。 大量の生データの保存とクエリのために最適化された従来のデータ ウェアハウスとは異なり、フィーチャー ストアは、効率的かつスケーラブルな方法で個々のフィーチャーを保存および提供するために最適化されています。
フィーチャー ストアのアーキテクチャは通常、オフライン データベースとオンライン データベースの XNUMX つの部分で構成されます。 オフライン データベースは、バッチ処理やフィーチャの生成や変換などのフィーチャ エンジニアリング タスクに使用されます。 オンライン データベースは、推論中に ML モデルにリアルタイムで機能を提供するために使用され、高速かつ効率的な予測を可能にします。 このアーキテクチャにより、高いパフォーマンスと低遅延を維持しながら、フィーチャ ストアを拡張して大量のフィーチャとクエリを処理できるようになります。
サービング
機械学習におけるサービスとは、トレーニングされたモデルを使用して新しいデータに対して予測や決定を行うプロセスを指します。 サービス提供中に、モデルは入力データを取り込み、トレーニング データから学習したパターンと関係を適用して、予測または決定を生成します。
このプロセスは、データの受信時にリアルタイムで実行することも、定期的にバッチで実行することもできます。 サービス提供は、ML モデルを実稼働環境にデプロイして使用できるようにするため、機械学習ワークフローの重要なコンポーネントです。
フィーチャー ストアと MLOps
フィーチャー ストアは、 MLOps (機械学習オペレーション)、組織が機械学習モデルを本番環境に大規模に展開できるようにする一連のプラクティスとツールです。 MLOps には、データの準備、モデルのトレーニングから展開、監視に至るまで、機械学習のライフサイクル全体が含まれます。
特徴ストアが MLOps プロセスにどのように適合するかを次に示します。
- データの準備: 特徴ストアは、機械学習特徴を保存および管理するための一元的な場所を提供し、データ サイエンティストがモデルのトレーニングに必要な特徴を作成、検証、保存することを容易にします。
- モデルトレーニング: 特徴が作成されると、データ サイエンティストはそれを使用して機械学習モデルをトレーニングします。 特徴ストアにより、モデルのトレーニングで使用される特徴の一貫性とバージョン管理が保証され、データ サイエンティストがモデルを再現し、異なるバージョンのデータ間で結果を比較できるようになります。
- モデルの展開: モデルをトレーニングした後、実稼働環境にデプロイする必要があります。 フィーチャー ストアは、リアルタイムで予測を提供するために使用できる一貫性のあるバージョン管理された機能セットを提供することで、デプロイメント プロセスを合理化するのに役立ちます。
- モニタリングとフィードバック: モデルをデプロイしたら、実稼働環境で引き続き良好なパフォーマンスが維持されることを確認するために、モデルを監視する必要があります。 フィーチャー ストアは、データ サイエンティストが実稼働環境でフィーチャーがどのように使用されているかを理解するのに役立ち、モデルのパフォーマンスを監視し、改善の余地がある領域を特定できるようになります。
MLOps プロセスの一部としてフィーチャー ストアを使用することで、組織は機械学習開発プロセスを合理化し、機械学習モデルを運用環境にデプロイするために必要な時間とリソースを削減し、それらのモデルの精度とパフォーマンスを向上させることができます。
まとめ
結論として、フィーチャー ストアは、機械学習モデルで使用されるフィーチャーを管理および提供するための集中プラットフォームです。 これにより、機能を管理する体系的かつ効率的な方法が提供され、データ サイエンティストやエンジニアが ML モデルを開発およびデプロイすることが容易になります。
機能ストアを使用すると、データ サイエンティスト、エンジニア、MLOps スペシャリスト間のコラボレーションが向上し、トレーニング レイヤーとサービス レイヤー全体で機能の一貫性とバージョン管理が保証されます。 特徴ストアでメタデータとガバナンス機能を使用すると、特徴の選択とエンジニアリングについてより多くの情報に基づいた意思決定が可能になり、その結果、より正確なモデルが得られます。
さらに、複数のモデルやアプリケーションにわたって既存の機能を再利用できるため、機能エンジニアリングに必要な時間と労力を大幅に削減できます。 機能ストアは、機能に関する信頼できる唯一の情報源を提供することで、MLOps のコンプライアンスとガバナンスを確保し、より正確で公平かつ準拠したモデルを実現するのに役立ちます。
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