Een feature store is een gecentraliseerd platform voor het beheren en bedienen van de functies die worden gebruikt machinaal leren (ML) modellen. Een feature is een individuele meetbare eigenschap of eigenschap van gegevens die wordt gebruikt als invoer voor een ML-model. Om effectieve ML-modellen te bouwen, is het van cruciaal belang om over hoogwaardige, goed ontworpen functies te beschikken die zowel relevant als informatief zijn voor de uit te voeren taak.
Een feature store biedt een systematische en efficiënte manier om features te beheren en te bedienen, waardoor het eenvoudiger wordt data-ingenieurs en datawetenschappers om ML-modellen te ontwikkelen en in te zetten. In een functiearchief kunnen datawetenschappers eenvoudig reeds bestaande functies zoeken, ontdekken en openen, of nieuwe functies creëren, en deze vervolgens opslaan en delen met teams en projecten.
De feature store zorgt ervoor dat functies consistent, versiebeheer en gemakkelijk toegankelijk zijn, wat kan leiden tot aanzienlijke tijdbesparingen en verbeterde productiviteit. Het biedt ook één enkele bron van waarheid voor functies, waardoor de kans op fouten of inconsistenties in de functie-engineering wordt verkleind.
Bovendien maakt een feature store beter mogelijk bestuur en compliance door de herkomst en het gebruik van functies gedurende de gehele ML-levenscyclus te volgen. Dit maakt het eenvoudiger om de functies die worden gebruikt in productie-ML-modellen te monitoren en te controleren, waardoor wordt gegarandeerd dat ze accuraat, eerlijk en onbevooroordeeld zijn.
Waarom je een Feature Store nodig hebt
Nu steeds meer organisaties investeren in machine learning, worden teams geconfronteerd met grote uitdagingen bij het verkrijgen en organiseren van gegevens. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van een feature store.
Verbeterde samenwerking
Een feature store kan de samenwerking tussen datawetenschappers, engineers en MLOps-specialisten verbeteren door een gecentraliseerd platform te bieden voor het beheren en bedienen van features. Dit vermindert dubbel werk, waardoor het voor teams gemakkelijker wordt om samen te werken aan technische taken. Datawetenschappers en technici kunnen samenwerken om functies te creëren en te verfijnen, en deze vervolgens te delen met projecten en teams.
Snellere ontwikkeling en implementatie
Een feature store kan de ontwikkeling van ML-modellen helpen versnellen en een snellere implementatie in productie mogelijk maken. Het abstraheert de technische lagen om de lees-/schrijffuncties gemakkelijk toegankelijk te maken. Een gecentraliseerde functieopslag biedt een uniforme opslagplaats van alle functies, waardoor het voor datawetenschappers gemakkelijker wordt om reeds bestaande functies te ontdekken en opnieuw te gebruiken. Dit kan de tijd en moeite die nodig is om functies voor nieuwe modellen te ontwikkelen aanzienlijk verminderen.
Het maakt een ‘eenmalig bouwen, veel hergebruiken’-aanpak mogelijk. Dit betekent dat functies die voor één model zijn ontworpen, kunnen worden hergebruikt in meerdere modellen en applicaties, waardoor de tijd en moeite die nodig is voor feature-engineering wordt verminderd. Dit kan organisaties helpen hun time-to-market te versnellen en een concurrentievoordeel te behalen.
Verbeterde nauwkeurigheid
Een feature store kan de nauwkeurigheid van ML-modellen op verschillende manieren vergroten. Ten eerste kan het gebruik van metadata in een feature store datawetenschappers en -ingenieurs helpen de features die in een model worden gebruikt beter te begrijpen, inclusief hun bron, kwaliteit en relevantie. Dit kan leiden tot beter geïnformeerde beslissingen over functieselectie en engineering, wat resulteert in nauwkeurigere modellen.
Ten tweede zorgt een feature store voor consistentie van features binnen de training- en servicelagen. Dit helpt ervoor te zorgen dat modellen worden getraind op dezelfde set functies die in de productie zullen worden gebruikt, waardoor het risico op prestatievermindering als gevolg van niet-overeenkomende functies wordt verminderd.
Ten slotte kan het gecentraliseerde karakter van een feature store ervoor zorgen dat features van hoge kwaliteit zijn, goed ontworpen zijn en voldoen aan de vereisten op het gebied van databeheer en regelgeving. Dit kan leiden tot nauwkeurigere en betrouwbaardere modellen, waardoor de kans op fouten of vertekeningen wordt verkleind.
Betere naleving
Een datastore kan bijdragen aan het garanderen van naleving van de regelgeving, doordat het eenvoudiger wordt om het datagebruik te monitoren en te controleren. Het kan ook functies bieden zoals toegangscontrole, versiebeheer en afstammingsregistratie, die ervoor kunnen zorgen dat gegevens accuraat, volledig en veilig zijn. Dit kan organisaties helpen te voldoen aan de regelgeving inzake gegevensprivacy, zoals de AVG, en ervoor te zorgen dat gevoelige gegevens op een conforme en verantwoorde manier worden verwerkt.
Het bereiken van uitlegbare AI
Verklaarbare AI (XAI) verwijst naar de ontwikkeling van machine learning-modellen en algoritmen die gemakkelijk door mensen kunnen worden begrepen en geïnterpreteerd. Het doel van XAI is om AI-systemen transparanter, betrouwbaarder en verantwoordelijker te maken, door mensen in staat te stellen de redenering achter de beslissingen van AI-modellen te begrijpen.
Door een feature store te gebruiken als onderdeel van het verklaarbare AI-proces kunnen organisaties de transparantie en interpreteerbaarheid van hun machine learning-modellen verbeteren, waardoor het gemakkelijker wordt om aan regelgeving en ethische overwegingen te voldoen en vertrouwen op te bouwen bij gebruikers en belanghebbenden.
Feature Store-componenten
Moderne featurestores bestaan doorgaans uit drie kerncomponenten: datatransformatie, opslag en bediening.
Transformatie
Transformaties zijn een cruciaal onderdeel van veel machine learning (ML)-projecten. Een transformatie verwijst naar het proces van het converteren van onbewerkte gegevens naar een formaat dat kan worden gebruikt voor het trainen van ML-modellen of het maken van voorspellingen.
Transformaties zijn nodig in ML-projecten omdat onbewerkte gegevens vaak rommelig, inconsistent of onvolledig zijn, waardoor het moeilijk kan zijn om deze rechtstreeks te gebruiken voor het trainen van ML-modellen. Transformaties kunnen helpen bij het opschonen, normaliseren en voorbewerken van de gegevens, waardoor deze geschikter worden voor ML-modeltraining. Het transformeren van gegevens kan helpen om er relevante kenmerken uit te halen, die kunnen worden gebruikt als invoer voor ML-modellen. Hierbij kan het gaan om technieken zoals feature-scaling, feature-selectie en feature-engineering.
Er zijn twee soorten transformaties die vaak worden gebruikt in ML-projecten: batch-transformaties en streaming-transformaties. Batchtransformaties omvatten het verwerken van een vaste hoeveelheid gegevens tegelijk, meestal in een batchverwerkingsframework zoals Apache Spark. Dit is handig voor het verwerken van grote gegevenssets die te groot zijn om in het geheugen te passen.
Bij streaming-transformaties gaat het daarentegen om het in realtime verwerken van gegevens zodra deze binnenkomen, meestal in een streamverwerkingsframework zoals Apache Kafka. Dit is handig voor toepassingen die realtime voorspellingen vereisen, zoals fraudedetectie- of aanbevelingssystemen.
Opbergen
Een feature store is in wezen een opslagoplossing: het is ontworpen om functies die worden gebruikt in machine learning-modellen efficiënt op te slaan en te beheren. In tegenstelling tot traditionele datawarehouses, die zijn geoptimaliseerd voor het opslaan en opvragen van grote hoeveelheden onbewerkte gegevens, zijn featurestores geoptimaliseerd voor het opslaan en bedienen van individuele functies op een manier die efficiënt en schaalbaar is.
De architectuur van een feature store bestaat doorgaans uit twee delen: offline en online databases. De offline database wordt gebruikt voor batchverwerking en feature-engineeringtaken, zoals het genereren en transformeren van features. De online database wordt gebruikt om functies in realtime aan ML-modellen aan te bieden tijdens inferentie, waardoor snelle en efficiënte voorspellingen mogelijk zijn. Dankzij deze architectuur kunnen featurestores worden geschaald om grote volumes aan functies en query's te verwerken, terwijl de hoge prestaties en lage latentie behouden blijven.
Presenteren
Serveren in machine learning verwijst naar het proces waarbij een getraind model wordt gebruikt om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen op basis van nieuwe gegevens. Tijdens het serveren neemt het model invoergegevens op en past het de geleerde patronen en relaties uit de trainingsgegevens toe om een voorspelling of beslissing te genereren.
Dit proces kan in realtime plaatsvinden wanneer gegevens worden ontvangen, of in batches op periodieke basis. Serving is een cruciaal onderdeel van machine learning-workflows, omdat het de mogelijkheid biedt om ML-modellen in productieomgevingen te implementeren en te gebruiken.
Feature Store en MLOps
Een feature store is een essentieel onderdeel van MLOps (Machine Learning-bewerkingen), een reeks praktijken en hulpmiddelen waarmee organisaties machine learning-modellen op grote schaal in productie kunnen nemen. MLOps omvat de gehele levenscyclus van machine learning, van datavoorbereiding en modeltraining tot implementatie en monitoring.
Hier leest u hoe een feature store in het MLOps-proces past:
- Data voorbereiding: Een feature store biedt een centrale locatie voor het opslaan en beheren van machine learning-functies, waardoor het voor datawetenschappers gemakkelijker wordt om de functies te creëren, valideren en op te slaan die ze nodig hebben voor modeltraining.
- Modeltraining: Zodra de functies zijn gemaakt, gebruiken datawetenschappers ze om machine learning-modellen te trainen. Een functiearchief zorgt ervoor dat de functies die worden gebruikt bij modeltraining consistent zijn en een versienummer hebben, waardoor datawetenschappers modellen kunnen reproduceren en resultaten in verschillende versies van de gegevens kunnen vergelijken.
- Modelimplementatie: Nadat een model is getraind, moet het in productie worden genomen. Een feature store kan het implementatieproces helpen stroomlijnen door een consistente set functies met versiebeheer te bieden die kunnen worden gebruikt om in realtime voorspellingen te doen.
- Monitoring en feedback: Zodra een model is geïmplementeerd, moet het worden gemonitord om ervoor te zorgen dat het goed blijft presteren in de productie. Een feature store kan datawetenschappers helpen begrijpen hoe features in de productie worden gebruikt, waardoor ze de prestaties van modellen kunnen monitoren en verbeterpunten kunnen identificeren.
Door een feature store te gebruiken als onderdeel van het MLOps-proces kunnen organisaties het ontwikkelingsproces van machine learning stroomlijnen, de tijd en middelen verminderen die nodig zijn om machine learning-modellen in productie te nemen, en de nauwkeurigheid en prestaties van die modellen verbeteren.
Conclusie
Kortom, een feature store is een gecentraliseerd platform voor het beheren en bedienen van de functies die worden gebruikt in machine learning-modellen. Het biedt een systematische en efficiënte manier om functies te beheren, waardoor het voor datawetenschappers en ingenieurs gemakkelijker wordt om ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren.
Een feature store maakt een betere samenwerking mogelijk tussen datawetenschappers, engineers en MLOps-specialisten, waardoor consistentie en versiebeheer van functies in de training- en servicelagen wordt gegarandeerd. Het gebruik van metagegevens en beheerfuncties in een functiearchief kan leiden tot beter geïnformeerde beslissingen over functieselectie en engineering, wat resulteert in nauwkeurigere modellen.
Bovendien kan de mogelijkheid om reeds bestaande functies in meerdere modellen en applicaties te hergebruiken de tijd en moeite die nodig is voor feature-engineering aanzienlijk verminderen. Door één enkele bron van waarheid voor functies te bieden, kunnen featurestores bijdragen aan het waarborgen van compliance en beheer in MLOps, wat leidt tot nauwkeurigere, eerlijkere en conforme modellen.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
- Bron: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :is
- a
- vermogen
- Over
- samenvattingen
- versnellen
- toegang
- beschikbaar
- verantwoordelijk
- nauwkeurigheid
- accuraat
- over
- toevoeging
- Voordeel
- Na
- AI
- AI-systemen
- algoritmen
- Alles
- Het toestaan
- toestaat
- ook
- bedragen
- hoeveelheden
- an
- en
- apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- toepassingen
- nadering
- architectuur
- ZIJN
- gebieden
- rond
- Komt aan
- AS
- At
- controleren
- basis
- BE
- omdat
- achter
- wezen
- betekent
- Betere
- tussen
- vooroordelen
- Groot
- zowel
- bouw
- Gebouw
- by
- CAN
- gecentraliseerde
- uitdagingen
- karakteristiek
- samenwerken
- samenwerking
- algemeen
- vergelijken
- concurrerend
- compleet
- nakoming
- compliant
- bestanddeel
- componenten
- conclusie
- overwegingen
- consequent
- bestaat uit
- blijft
- controles
- het omzetten van
- Kern
- en je merk te creëren
- aangemaakt
- kritisch
- gegevens
- Data voorbereiding
- data Privacy
- data warehouses
- Database
- databanken
- datasets
- DATAVERSITEIT
- beslissing
- beslissingen
- implementeren
- ingezet
- inzet
- ontworpen
- Opsporing
- ontwikkelen
- Ontwikkeling
- anders
- moeilijk
- direct
- Onthul Nu
- twee
- gedurende
- gemakkelijker
- gemakkelijk
- effectief
- doeltreffend
- efficiënt
- inspanning
- in staat stellen
- maakt
- waardoor
- ingenieur
- Engineering
- Ingenieurs
- verzekeren
- waarborgt
- zorgen
- Geheel
- omgevingen
- fouten
- essentie
- essentieel
- ethisch
- Uitleg over AI
- extract
- Gezicht
- eerlijk
- SNELLE
- sneller
- Kenmerk
- Voordelen
- feedback
- Voornaam*
- geschikt
- vast
- Voor
- formaat
- Achtergrond
- bedrog
- fraude detectie
- oppompen van
- Krijgen
- GDPR
- voortbrengen
- het genereren van
- doel
- bestuur
- hand
- handvat
- Hebben
- hulp
- het helpen van
- helpt
- hier
- Hoge
- hoogwaardige
- Hoe
- HTTPS
- Mensen
- identificeren
- verbeteren
- verbeterd
- verbetering
- in
- Inclusief
- Laat uw omzet
- individueel
- leerzaam
- op de hoogte
- invoer
- ingangen
- in
- investeren
- betrekken
- IT
- kafka
- Groot
- Wachttijd
- Legkippen
- leiden
- leidend
- geleerd
- leren
- levenscyclus van uw product
- plaats
- Laag
- machine
- machine learning
- gemaakt
- Hoofd
- behoud van
- groot
- maken
- MERKEN
- maken
- beheer
- beheren
- manier
- veel
- Markt
- middel
- Geheugen
- Metadata
- ML
- MLops
- model
- modellen
- monitor
- bewaakt
- Grensverkeer
- meer
- meervoudig
- NATUUR
- Noodzaak
- nodig
- behoeften
- New
- Nieuwe mogelijkheden
- het verkrijgen van
- of
- offline
- vaak
- on
- eens
- EEN
- online.
- Operations
- geoptimaliseerde
- or
- bestellen
- organisaties
- organiserende
- Overige
- deel
- onderdelen
- patronen
- uitvoeren
- prestatie
- periodiek
- platform
- Plato
- Plato gegevensintelligentie
- PlatoData
- praktijken
- voorspelling
- Voorspellingen
- voorbereiding
- privacy
- verwerking
- productie
- produktiviteit
- projecten
- eigendom
- zorgen voor
- biedt
- het verstrekken van
- kwaliteit
- queries
- Rauw
- ruwe data
- real-time
- ontvangen
- Aanbeveling
- verminderen
- vermindert
- vermindering
- verwijst
- verfijnen
- reglement
- regelgevers
- Regulatory Compliance
- Relaties
- relevantie
- relevante
- betrouwbaar
- bewaarplaats
- vereisen
- nodig
- Voorwaarden
- Resources
- verantwoordelijk
- verkregen
- Resultaten
- hergebruiken
- Risico
- lopen
- dezelfde
- Bespaar geld
- schaalbare
- Scale
- scaling
- wetenschappers
- Ontdek
- beveiligen
- selectie
- gevoelig
- dienen
- serveer-
- reeks
- verscheidene
- Delen
- aanzienlijke
- aanzienlijk
- single
- oplossing
- sommige
- bron
- Vonk
- specialisten
- stakeholders
- mediaopslag
- shop
- winkels
- stream
- streaming
- gestroomlijnd
- dergelijk
- geschikt
- Systems
- neemt
- Taak
- taken
- teams
- technieken
- dat
- De
- hun
- Ze
- harte
- ze
- dit
- die
- drie
- overal
- niet de tijd of
- naar
- samen
- ook
- tools
- Tracking
- traditioneel
- Trainen
- getraind
- Trainingen
- Transformatie
- transformaties
- transformeren
- Transparantie
- transparant
- Trust
- betrouwbaar
- waarheid
- twee
- types
- typisch
- begrijpen
- begrijpelijk
- unified
- anders
- Gebruik
- .
- gebruikt
- gebruikers
- gebruik
- BEVESTIG
- volumes
- Manier..
- manieren
- GOED
- Wat
- Wat is
- welke
- en
- wil
- Met
- Mijn werk
- samenwerken
- workflows
- u
- zephyrnet