특성 저장소는 다음에서 사용되는 특성을 관리하고 제공하기 위한 중앙 집중식 플랫폼입니다. 머신 러닝 (ML) 모델. 특성은 ML 모델에 대한 입력으로 사용되는 데이터의 측정 가능한 개별 속성 또는 특성입니다. 효과적인 ML 모델을 구축하려면 당면한 작업과 관련이 있고 유익한 고품질의 잘 설계된 기능을 보유하는 것이 중요합니다.
특성 저장소는 특성을 관리하고 제공하는 체계적이고 효율적인 방법을 제공하여 데이터 엔지니어 ML 모델을 개발하고 배포하는 데이터 과학자. 특성 저장소에서 데이터 과학자는 기존 특성을 쉽게 검색, 발견 및 액세스하거나 새로운 특성을 생성한 다음 이를 저장하고 팀과 프로젝트 전체에서 공유할 수 있습니다.
특성 저장소는 기능의 일관성, 버전 관리, 쉽게 액세스할 수 있도록 보장하여 시간을 크게 절약하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 기능에 대한 단일 정보 소스를 제공하여 기능 엔지니어링에서 오류나 불일치 가능성을 줄입니다.
또한 특성 저장소를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 통치 ML 수명주기 전반에 걸쳐 기능의 계보와 사용을 추적하여 규정 준수를 수행합니다. 이를 통해 프로덕션 ML 모델에 사용되는 기능을 더 쉽게 모니터링하고 감사할 수 있어 해당 기능이 정확하고 공정하며 편견이 없는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
Feature Store가 필요한 이유
기계 학습에 투자하는 조직이 늘어나면서 팀은 데이터 획득 및 구성과 관련된 주요 과제에 직면하게 되었습니다. 피처 스토어의 주요 이점은 다음과 같습니다.
향상된 협업
특성 저장소는 특성을 관리하고 제공하기 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 데이터 과학자, 엔지니어, MLOps 전문가 간의 협업을 향상할 수 있습니다. 이렇게 하면 작업 중복이 줄어들어 팀이 기능 엔지니어링 작업에 더 쉽게 협업할 수 있습니다. 데이터 과학자와 엔지니어는 함께 작업하여 기능을 만들고 개선한 다음 프로젝트와 팀 간에 공유할 수 있습니다.
더 빠른 개발 및 배포
특성 저장소는 ML 모델 개발을 가속화하고 프로덕션에 더 빠르게 배포하는 데 도움이 될 수 있습니다. 읽기/쓰기 기능에 쉽게 액세스할 수 있도록 엔지니어링 레이어를 추상화합니다. 중앙 집중식 기능 저장소는 모든 기능의 통합 저장소를 제공하므로 데이터 과학자가 기존 기능을 더 쉽게 검색하고 재사용할 수 있습니다. 이를 통해 새 모델의 기능을 엔지니어링하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
이는 "한 번 빌드하고 여러 번 재사용"하는 접근 방식을 가능하게 합니다. 이는 하나의 모델을 위해 엔지니어링된 기능을 여러 모델과 애플리케이션에서 재사용할 수 있어 기능 엔지니어링에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 조직은 출시 기간을 단축하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
향상된 정확도
특성 저장소는 여러 가지 방법으로 ML 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 첫째, 특성 저장소에서 메타데이터를 사용하면 데이터 과학자와 엔지니어가 소스, 품질, 관련성을 포함하여 모델에 사용되는 특성을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 기능 선택 및 엔지니어링에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있어 모델이 더 정확해집니다.
둘째, 특성 저장소는 훈련 및 제공 계층 전체에서 특성의 일관성을 보장합니다. 이를 통해 모델이 프로덕션에 사용될 동일한 기능 세트에 대해 훈련되도록 보장하여 기능 불일치로 인한 성능 저하 위험을 줄일 수 있습니다.
마지막으로, 특성 저장소의 중앙 집중식 특성은 특성이 고품질이고 잘 엔지니어링되었으며 데이터 거버넌스 및 규제 요구 사항을 준수하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 만들어 오류나 편향의 위험을 줄일 수 있습니다.
규정 준수 향상
데이터 저장소를 사용하면 데이터 사용을 더 쉽게 모니터링하고 감사할 수 있어 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 또한 액세스 제어, 버전 관리, 계보 추적과 같은 기능을 제공하여 데이터의 정확성, 완전성 및 보안을 보장할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 GDPR과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하고 민감한 데이터가 규정을 준수하고 책임 있는 방식으로 처리되도록 할 수 있습니다.
설명 가능한 AI 달성
설명 가능한 AI(XAI) 인간이 쉽게 이해하고 해석할 수 있는 기계학습 모델과 알고리즘의 개발을 말한다. XAI의 목표는 인간이 AI 모델의 결정 이면에 있는 추론을 이해할 수 있도록 함으로써 AI 시스템을 더욱 투명하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있게 만드는 것입니다.
설명 가능한 AI 프로세스의 일부로 피처 스토어를 사용함으로써 조직은 기계 학습 모델의 투명성과 해석 가능성을 향상시켜 규정 및 윤리적 고려 사항을 더 쉽게 준수하고 사용자 및 이해관계자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다.
Feature Store 구성요소
최신 피처 스토어는 일반적으로 데이터 변환, 저장, 제공이라는 세 가지 핵심 구성요소로 구성됩니다.
변환
변환은 많은 기계 학습(ML) 프로젝트의 중요한 구성 요소입니다. 변환은 원시 데이터를 ML 모델 교육이나 예측에 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 프로세스를 의미합니다.
원시 데이터는 종종 지저분하고 일관성이 없거나 불완전하여 ML 모델 교육에 직접 사용하기 어려울 수 있으므로 ML 프로젝트에는 변환이 필요합니다. 변환은 데이터를 정리, 정규화 및 전처리하는 데 도움이 되어 ML 모델 교육에 더 적합하게 만듭니다. 데이터를 변환하면 데이터에서 관련 기능을 추출하여 ML 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 여기에는 기능 확장, 기능 선택, 기능 엔지니어링과 같은 기술이 포함될 수 있습니다.
ML 프로젝트에는 일괄 변환과 스트리밍 변환이라는 두 가지 유형의 변환이 일반적으로 사용됩니다. 일괄 변환에는 일반적으로 Apache Spark와 같은 일괄 처리 프레임워크에서 한 번에 고정된 양의 데이터를 처리하는 작업이 포함됩니다. 이는 너무 커서 메모리에 맞지 않는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 유용합니다.
반면 스트리밍 변환에는 일반적으로 Apache Kafka와 같은 스트림 처리 프레임워크에서 데이터가 도착하는 대로 실시간으로 처리하는 작업이 포함됩니다. 이는 사기 탐지 또는 추천 시스템과 같이 실시간 예측이 필요한 애플리케이션에 유용합니다.
스토리지
특성 저장소는 본질적으로 저장소 솔루션입니다. 기계 학습 모델에 사용되는 특성을 효율적으로 저장하고 관리하도록 설계되었습니다. 대량의 원시 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 최적화된 기존 데이터 웨어하우스와 달리 기능 저장소는 효율적이고 확장 가능한 방식으로 개별 기능을 저장하고 제공하는 데 최적화되어 있습니다.
특성 저장소의 아키텍처는 일반적으로 오프라인 데이터베이스와 온라인 데이터베이스라는 두 부분으로 구성됩니다. 오프라인 데이터베이스는 기능 생성 및 변환과 같은 일괄 처리 및 기능 엔지니어링 작업에 사용됩니다. 온라인 데이터베이스는 추론 중에 ML 모델에 실시간으로 기능을 제공하는 데 사용되므로 빠르고 효율적인 예측이 가능합니다. 이 아키텍처를 사용하면 특성 저장소를 확장하여 대량의 특성과 쿼리를 처리하는 동시에 높은 성능과 짧은 대기 시간을 유지할 수 있습니다.
피복재
머신러닝에서의 서빙은 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 프로세스를 의미합니다. 서빙 중에 모델은 입력 데이터를 받아들이고 학습 데이터에서 학습된 패턴과 관계를 적용하여 예측이나 결정을 생성합니다.
이 프로세스는 데이터가 수신될 때 실시간으로 발생하거나 주기적으로 일괄적으로 발생할 수 있습니다. 서빙은 기계 학습 워크플로의 중요한 구성 요소입니다. 이를 통해 ML 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 사용할 수 있습니다.
Feature Store 및 MLOps
Feature Store는 필수 구성 요소입니다. MLOps(기계 학습 작업)는 조직이 기계 학습 모델을 규모에 맞게 프로덕션에 배포할 수 있도록 지원하는 일련의 사례 및 도구입니다. MLOps에는 데이터 준비 및 모델 교육부터 배포 및 모니터링까지 전체 기계 학습 수명 주기가 포함됩니다.
MLOps 프로세스에 특성 저장소를 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
- 데이터 준비: 특성 저장소는 기계 학습 특성을 저장하고 관리하기 위한 중앙 집중식 위치를 제공하므로 데이터 과학자가 모델 훈련에 필요한 특성을 더 쉽게 생성, 검증 및 저장할 수 있습니다.
- 모델 교육: 기능이 생성되면 데이터 과학자는 이를 사용하여 기계 학습 모델을 교육합니다. 특성 저장소는 모델 훈련에 사용되는 특성의 일관성과 버전 관리를 보장하므로 데이터 과학자가 모델을 재현하고 다양한 버전의 데이터에서 결과를 비교할 수 있습니다.
- 모델 배포: 모델을 훈련한 후에는 프로덕션에 배포해야 합니다. 특성 저장소는 실시간으로 예측을 제공하는 데 사용할 수 있는 일관되고 버전이 지정된 특성 세트를 제공하여 배포 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 모니터링 및 피드백: 모델이 배포되면 프로덕션 환경에서 계속해서 제대로 작동하는지 모니터링해야 합니다. 특성 저장소는 데이터 과학자가 생산에서 특성이 어떻게 사용되는지 이해하고 모델 성능을 모니터링하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.
MLOps 프로세스의 일부로 특성 저장소를 사용함으로써 조직은 기계 학습 개발 프로세스를 간소화하고 기계 학습 모델을 프로덕션에 배포하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄이고 해당 모델의 정확성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
결론
결론적으로 특성 저장소는 기계 학습 모델에 사용되는 특성을 관리하고 제공하기 위한 중앙 집중식 플랫폼입니다. 기능을 관리하는 체계적이고 효율적인 방법을 제공하므로 데이터 과학자와 엔지니어가 ML 모델을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다.
특성 저장소를 사용하면 데이터 과학자, 엔지니어, MLOps 전문가 간의 협업이 향상되어 학습 및 제공 계층 전체에서 특성의 일관성과 버전 관리가 보장됩니다. 특성 저장소에서 메타데이터 및 거버넌스 기능을 사용하면 특성 선택 및 엔지니어링에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있어 모델이 더 정확해집니다.
또한 여러 모델과 애플리케이션에서 기존 기능을 재사용하는 기능을 통해 기능 엔지니어링에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 기능에 대한 단일 진실 소스를 제공함으로써 기능 저장소는 MLOps의 규정 준수 및 거버넌스를 보장하여 보다 정확하고 공정하며 규정을 준수하는 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
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- 출처: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
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