En funksjonsbutikk er en sentralisert plattform for å administrere og betjene funksjonene som brukes i maskinlæring (ML) modeller. En funksjon er en individuell målbar egenskap eller karakteristikk av data som brukes som input til en ML-modell. For å bygge effektive ML-modeller er det avgjørende å ha høykvalitets, godt konstruerte funksjoner som er både relevante og informative for oppgaven.
En funksjonsbutikk gir en systematisk og effektiv måte å administrere og betjene funksjoner på, noe som gjør det enklere for dataingeniører og dataforskere for å utvikle og distribuere ML-modeller. I en funksjonsbutikk kan dataforskere enkelt søke etter, oppdage og få tilgang til allerede eksisterende funksjoner, eller opprette nye funksjoner, og deretter lagre og dele dem på tvers av team og prosjekter.
Funksjonsbutikken sikrer at funksjonene er konsistente, versjonerte og lett tilgjengelige, noe som kan føre til betydelige tidsbesparelser og forbedret produktivitet. Det gir også en enkelt kilde til sannhet for funksjoner, og reduserer sannsynligheten for feil eller inkonsekvenser i funksjonsutvikling.
I tillegg muliggjør en funksjonsbutikk bedre styresett og overholdelse ved å spore linjen og bruken av funksjoner gjennom hele ML-livssyklusen. Dette gjør det enklere å overvåke og revidere funksjonene som brukes i produksjons-ML-modeller, og bidrar til å sikre at de er nøyaktige, rettferdige og objektive.
Hvorfor du trenger en funksjonsbutikk
Med flere organisasjoner som investerer i maskinlæring, møter team store utfordringer rundt innhenting og organisering av data. Her er noen av hovedfordelene med en funksjonsbutikk.
Forbedret samarbeid
En funksjonsbutikk kan forbedre samarbeidet mellom dataforskere, ingeniører og MLOps-spesialister ved å tilby en sentralisert plattform for å administrere og betjene funksjoner. Dette reduserer dobbeltarbeidet, noe som gjør det lettere for team å samarbeide om funksjonsingeniøroppgaver. Dataforskere og ingeniører kan jobbe sammen for å lage og avgrense funksjoner, og deretter dele dem på tvers av prosjekter og team.
Raskere utvikling og distribusjon
En funksjonsbutikk kan bidra til å akselerere utviklingen av ML-modeller og muliggjøre raskere distribusjon til produksjon. Den abstraherer ingeniørlagene for å gjøre lese-/skrivefunksjonene lett tilgjengelige. Et sentralisert funksjonslager gir et enhetlig arkiv med alle funksjoner, noe som gjør det enklere for dataforskere å oppdage og gjenbruke eksisterende funksjoner. Dette kan redusere tiden og innsatsen som kreves for å utvikle funksjoner for nye modeller betydelig.
Det muliggjør en "bygg én gang, gjenbruk mange"-tilnærming. Dette betyr at funksjoner utviklet for én modell kan gjenbrukes på tvers av flere modeller og applikasjoner, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for funksjonsutvikling. Dette kan hjelpe organisasjoner med å akselerere tiden til markedet og få et konkurransefortrinn.
Forbedret nøyaktighet
En funksjonsbutikk kan øke nøyaktigheten til ML-modeller på flere måter. For det første kan bruken av metadata i en funksjonsbutikk hjelpe dataforskere og ingeniører bedre å forstå funksjonene som brukes i en modell, inkludert kilde, kvalitet og relevans. Dette kan føre til mer informerte beslutninger om funksjonsvalg og utvikling, noe som resulterer i mer nøyaktige modeller.
For det andre sikrer en funksjonsbutikk konsistens av funksjoner på tvers av trenings- og serveringslagene. Dette bidrar til å sikre at modellene er trent på det samme settet med funksjoner som vil bli brukt i produksjonen, og reduserer risikoen for ytelsesforringelse på grunn av funksjonsfeil.
Til slutt kan den sentraliserte karakteren til en funksjonsbutikk bidra til å sikre at funksjonene er av høy kvalitet, godt konstruert og i samsvar med datastyring og regulatoriske krav. Dette kan føre til mer nøyaktige og pålitelige modeller, noe som reduserer risikoen for feil eller skjevheter.
Bedre etterlevelse
Et datalager kan bidra til å sikre overholdelse av regelverk ved å gjøre det enklere å overvåke og revidere databruk. Den kan også tilby funksjoner som tilgangskontroller, versjonskontroll og avstamningssporing, som kan bidra til å sikre at data er nøyaktige, fullstendige og sikre. Dette kan hjelpe organisasjoner med å overholde regelverket for personvern, slik som GDPR, og sikre at sensitive data håndteres på en kompatibel og ansvarlig måte.
Oppnå forklarlig AI
Forklarbar AI (XAI) refererer til utviklingen av maskinlæringsmodeller og algoritmer som lett kan forstås og tolkes av mennesker. Målet med XAI er å gjøre AI-systemer mer transparente, pålitelige og ansvarlige, ved å gjøre det mulig for mennesker å forstå begrunnelsen bak avgjørelsene tatt av AI-modeller.
Ved å bruke en funksjonsbutikk som en del av den forklarbare AI-prosessen, kan organisasjoner forbedre åpenheten og tolkbarheten til maskinlæringsmodellene deres, noe som gjør det lettere å overholde forskrifter og etiske hensyn, og bygge tillit hos brukere og interessenter.
Feature Store-komponenter
Moderne funksjonsbutikker består vanligvis av tre kjernekomponenter: datatransformasjon, lagring og servering.
Transformation
Transformasjoner er en kritisk komponent i mange maskinlæringsprosjekter (ML). En transformasjon refererer til prosessen med å konvertere rådata til et format som kan brukes til å trene ML-modeller eller lage spådommer.
Transformasjoner er nødvendig i ML-prosjekter fordi rådata ofte er rotete, inkonsekvente eller ufullstendige, noe som kan gjøre det vanskelig å bruke direkte til opplæring av ML-modeller. Transformasjoner kan bidra til å rense, normalisere og forhåndsbehandle dataene, noe som gjør dem mer egnet for opplæring i ML-modeller. Transformering av data kan bidra til å trekke ut relevante funksjoner fra dem, som kan brukes som input for ML-modeller. Dette kan innebære teknikker som funksjonsskalering, funksjonsvalg og funksjonsutvikling.
Det er to typer transformasjoner som vanligvis brukes i ML-prosjekter: batchtransformasjoner og streamingtransformasjoner. Batchtransformasjoner innebærer å behandle en fast mengde data om gangen, vanligvis i et batchbehandlingsrammeverk som Apache Spark. Dette er nyttig for å behandle store datasett som er for store til å passe inn i minnet.
Streamingtransformasjoner involverer derimot behandling av data i sanntid når de kommer, typisk i et strømbehandlingsrammeverk som Apache Kafka. Dette er nyttig for applikasjoner som krever sanntidsprediksjoner, for eksempel svindeloppdagelse eller anbefalingssystemer.
oppbevaring
En funksjonsbutikk er i hovedsak en lagringsløsning – den er designet for å effektivt lagre og administrere funksjoner som brukes i maskinlæringsmodeller. I motsetning til tradisjonelle datavarehus, som er optimalisert for lagring og spørring av store mengder rådata, er funksjonslagre optimalisert for å lagre og betjene individuelle funksjoner på en måte som er effektiv og skalerbar.
Arkitekturen til en funksjonsbutikk består vanligvis av to deler: offline og online databaser. Den frakoblede databasen brukes til batchbehandling og funksjonsingeniøroppgaver, for eksempel generering og transformering av funksjoner. Den elektroniske databasen brukes til å vise funksjoner i sanntid til ML-modeller under inferens, noe som gir raske og effektive spådommer. Denne arkitekturen gjør at funksjonslagre kan skaleres for å håndtere store mengder funksjoner og spørringer, samtidig som høy ytelse og lav ventetid opprettholdes.
Servering
Tjeneste i maskinlæring refererer til prosessen med å bruke en opplært modell for å foreta spådommer eller beslutninger om nye data. Under servering tar modellen inn inputdata og bruker de lærte mønstrene og relasjonene fra treningsdataene for å generere en prediksjon eller beslutning.
Denne prosessen kan skje i sanntid etter hvert som data mottas, eller i partier på periodisk basis. Servering er en kritisk komponent i arbeidsflyter for maskinlæring, ettersom den lar ML-modeller distribueres og brukes i produksjonsmiljøer.
Feature Store og MLOps
En funksjonsbutikk er en viktig komponent i MLOps (Machine Learning Operations), et sett med praksiser og verktøy som gjør det mulig for organisasjoner å distribuere maskinlæringsmodeller til produksjon i stor skala. MLOps involverer hele livssyklusen for maskinlæring, fra dataforberedelse og modellopplæring til distribusjon og overvåking.
Her er hvordan en funksjonsbutikk passer inn i MLOps-prosessen:
- Dataforberedelse: En funksjonsbutikk gir et sentralisert sted for lagring og administrasjon av maskinlæringsfunksjoner, noe som gjør det enklere for dataforskere å opprette, validere og lagre funksjonene de trenger for modellopplæring.
- Modelltrening: Når funksjonene er opprettet, bruker dataforskere dem til å trene maskinlæringsmodeller. En funksjonsbutikk sikrer at funksjonene som brukes i modellopplæringen er konsistente og versjonerte, slik at dataforskere kan reprodusere modeller og sammenligne resultater på tvers av forskjellige versjoner av dataene.
- Modellimplementering: Etter at en modell er opplært, må den distribueres til produksjon. En funksjonsbutikk kan bidra til å strømlinjeforme distribusjonsprosessen ved å tilby et konsistent og versjonert sett med funksjoner som kan brukes til å levere spådommer i sanntid.
- Overvåking og tilbakemelding: Når en modell er implementert, må den overvåkes for å sikre at den fortsetter å prestere godt i produksjonen. En funksjonsbutikk kan hjelpe dataforskere med å forstå hvordan funksjoner brukes i produksjonen, slik at de kan overvåke modellytelse og identifisere områder for forbedring.
Ved å bruke en funksjonsbutikk som en del av MLOps-prosessen, kan organisasjoner strømlinjeforme utviklingsprosessen for maskinlæring, redusere tiden og ressursene som kreves for å distribuere maskinlæringsmodeller til produksjon, og forbedre nøyaktigheten og ytelsen til disse modellene.
konklusjonen
Avslutningsvis er en funksjonsbutikk en sentralisert plattform for å administrere og betjene funksjonene som brukes i maskinlæringsmodeller. Det gir en systematisk og effektiv måte å administrere funksjoner på, noe som gjør det enklere for dataforskere og ingeniører å utvikle og distribuere ML-modeller.
En funksjonsbutikk muliggjør bedre samarbeid mellom dataforskere, ingeniører og MLOps-spesialister, og sikrer konsistens og versjonering av funksjoner på tvers av trenings- og serveringslagene. Bruken av metadata og styringsfunksjoner i en funksjonsbutikk kan føre til mer informerte beslutninger om funksjonsvalg og utvikling, noe som resulterer i mer nøyaktige modeller.
Videre kan muligheten til å gjenbruke eksisterende funksjoner på tvers av flere modeller og applikasjoner betydelig redusere tiden og innsatsen som kreves for funksjonsutvikling. Ved å tilby en enkelt kilde til sannhet for funksjoner, kan funksjonsbutikker bidra til å sikre samsvar og styring i MLOps, noe som fører til mer nøyaktige, rettferdige og kompatible modeller.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
- Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
- kilde: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :er
- a
- evne
- Om oss
- sammendrag
- akselerere
- adgang
- tilgjengelig
- ansvarlig
- nøyaktighet
- nøyaktig
- tvers
- tillegg
- Fordel
- Etter
- AI
- AI-systemer
- algoritmer
- Alle
- tillate
- tillater
- også
- beløp
- beløp
- an
- og
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- søknader
- tilnærming
- arkitektur
- ER
- områder
- rundt
- ankommer
- AS
- At
- revisjon
- basis
- BE
- fordi
- bak
- være
- Fordeler
- Bedre
- mellom
- skjevheter
- Stor
- både
- bygge
- Bygning
- by
- CAN
- sentralisert
- utfordringer
- karakteristisk
- samarbeide
- samarbeid
- vanligvis
- sammenligne
- konkurranse
- fullføre
- samsvar
- kompatibel
- komponent
- komponenter
- konklusjon
- betraktninger
- konsistent
- består
- fortsetter
- kontroller
- konvertering
- Kjerne
- skape
- opprettet
- kritisk
- dato
- Dataklargjøring
- personvern
- datavarehus
- Database
- databaser
- datasett
- DATAVERSITET
- avgjørelse
- avgjørelser
- utplassere
- utplassert
- distribusjon
- designet
- Gjenkjenning
- utvikle
- Utvikling
- forskjellig
- vanskelig
- direkte
- oppdage
- to
- under
- enklere
- lett
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- innsats
- muliggjøre
- muliggjør
- muliggjør
- ingeniør
- Ingeniørarbeid
- Ingeniører
- sikre
- sikrer
- sikrer
- Hele
- miljøer
- feil
- essens
- avgjørende
- etisk
- Forklarbar AI
- trekke ut
- Face
- rettferdig
- FAST
- raskere
- Trekk
- Egenskaper
- tilbakemelding
- Først
- passer
- fikset
- Til
- format
- Rammeverk
- svindel
- svindeloppdagelse
- fra
- Gevinst
- GDPR
- generere
- genererer
- mål
- styresett
- hånd
- håndtere
- Ha
- hjelpe
- hjelpe
- hjelper
- her.
- Høy
- høykvalitets
- Hvordan
- HTTPS
- Mennesker
- identifisere
- forbedre
- forbedret
- forbedring
- in
- Inkludert
- Øke
- individuelt
- informative
- informert
- inngang
- innganger
- inn
- investere
- involvere
- IT
- Kafka
- stor
- Ventetid
- lag
- føre
- ledende
- lært
- læring
- Livssyklus
- plassering
- Lav
- maskin
- maskinlæring
- laget
- Hoved
- opprettholde
- større
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- administrer
- administrerende
- måte
- mange
- marked
- midler
- Minne
- metadata
- ML
- MLOps
- modell
- modeller
- Overvåke
- overvåket
- overvåking
- mer
- flere
- Natur
- Trenger
- nødvendig
- behov
- Ny
- Nye funksjoner
- å skaffe seg
- of
- offline
- ofte
- on
- gang
- ONE
- på nett
- Drift
- optimalisert
- or
- rekkefølge
- organisasjoner
- organisering
- Annen
- del
- deler
- mønstre
- utføre
- ytelse
- periodisk
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- praksis
- prediksjon
- Spådommer
- forberedelse
- privatliv
- prosess
- prosessering
- Produksjon
- produktivitet
- prosjekter
- eiendom
- gi
- gir
- gi
- kvalitet
- spørsmål
- Raw
- rådata
- sanntids
- mottatt
- Anbefaling
- redusere
- reduserer
- redusere
- refererer
- avgrense
- forskrifter
- regulatorer
- Overholdelse av regelverk
- Relasjoner
- relevans
- relevant
- pålitelig
- Repository
- krever
- påkrevd
- Krav
- Ressurser
- ansvarlig
- resulterende
- Resultater
- gjenbruk
- Risiko
- Kjør
- samme
- Besparelser
- skalerbar
- Skala
- skalering
- forskere
- Søk
- sikre
- utvalg
- sensitive
- betjene
- servering
- sett
- flere
- Del
- signifikant
- betydelig
- enkelt
- løsning
- noen
- kilde
- Spark
- spesialister
- interessenter
- lagring
- oppbevare
- butikker
- stream
- streaming
- effektivisere
- slik
- egnet
- Systemer
- tar
- Oppgave
- oppgaver
- lag
- teknikker
- Det
- De
- deres
- Dem
- deretter
- de
- denne
- De
- tre
- hele
- tid
- til
- sammen
- også
- verktøy
- Sporing
- tradisjonelle
- Tog
- trent
- Kurs
- Transformation
- transformasjoner
- transformere
- Åpenhet
- gjennomsiktig
- Stol
- troverdig
- Sannhet
- to
- typer
- typisk
- forstå
- forstås
- enhetlig
- I motsetning til
- bruk
- bruke
- brukt
- Brukere
- ved hjelp av
- VALIDERE
- volumer
- Vei..
- måter
- VI VIL
- Hva
- Hva er
- hvilken
- mens
- vil
- med
- Arbeid
- arbeide sammen
- arbeidsflyt
- du
- zephyrnet