Magazyn funkcji to scentralizowana platforma do zarządzania i obsługi funkcji używanych w uczenie maszynowe (ML) modele. Cecha to indywidualna mierzalna właściwość lub cecha danych, która jest używana jako dane wejściowe do modelu ML. Aby zbudować skuteczne modele uczenia maszynowego, niezwykle ważne jest posiadanie wysokiej jakości, dobrze zaprojektowanych funkcji, które są zarówno istotne, jak i zawierają informacje dla danego zadania.
Magazyn funkcji zapewnia systematyczny i wydajny sposób zarządzania funkcjami i ich obsługi, co ułatwia inżynierowie danych i analityków danych w celu opracowania i wdrożenia modeli uczenia maszynowego. W magazynie funkcji analitycy danych mogą łatwo wyszukiwać, odkrywać i uzyskiwać dostęp do wcześniej istniejących funkcji lub tworzyć nowe funkcje, a następnie przechowywać je i udostępniać między zespołami i projektami.
Magazyn funkcji gwarantuje, że funkcje są spójne, wersjonowane i łatwo dostępne, co może prowadzić do znacznych oszczędności czasu i poprawy produktywności. Zapewnia również jedno źródło prawdy dla funkcji, zmniejszając prawdopodobieństwo błędów lub niespójności w inżynierii funkcji.
Ponadto sklep z funkcjami umożliwia lepsze zarządzanie i zgodność, śledząc pochodzenie i użycie funkcji w całym cyklu życia ML. Ułatwia to monitorowanie i audyt funkcji używanych w produkcyjnych modelach ML, pomagając zapewnić, że są one dokładne, uczciwe i bezstronne.
Dlaczego potrzebujesz sklepu z funkcjami
Ponieważ coraz więcej organizacji inwestuje w uczenie maszynowe, zespoły stają przed poważnymi wyzwaniami związanymi z pozyskiwaniem i organizowaniem danych. Oto niektóre z głównych zalet sklepu z funkcjami.
Lepsza współpraca
Magazyn funkcji może usprawnić współpracę między analitykami danych, inżynierami i specjalistami MLOps, udostępniając scentralizowaną platformę do zarządzania funkcjami i udostępniania ich. Zmniejsza to powielanie pracy, ułatwiając zespołom współpracę nad zadaniami inżynierii funkcji. Analitycy danych i inżynierowie mogą wspólnie tworzyć i udoskonalać funkcje, a następnie udostępniać je między projektami i zespołami.
Szybszy rozwój i wdrażanie
Magazyn funkcji może przyspieszyć opracowywanie modeli uczenia maszynowego i umożliwić szybsze wdrożenie do produkcji. Abstrahuje warstwy inżynieryjne, aby funkcje czytania i pisania były łatwo dostępne. Scentralizowany magazyn funkcji zapewnia ujednolicone repozytorium wszystkich funkcji, ułatwiając analitykom danych odkrywanie i ponowne wykorzystywanie wcześniej istniejących funkcji. Może to znacznie skrócić czas i wysiłek wymagany do opracowania funkcji dla nowych modeli.
Umożliwia podejście „zbuduj raz, wykorzystaj wiele razy”. Oznacza to, że funkcje zaprojektowane dla jednego modelu mogą być ponownie wykorzystywane w wielu modelach i aplikacjach, co skraca czas i zmniejsza wysiłek wymagany do inżynierii funkcji. Może to pomóc organizacjom skrócić czas wprowadzania produktów na rynek i uzyskać przewagę konkurencyjną.
Poprawiona dokładność
Magazyn funkcji może zwiększyć dokładność modeli ML na kilka sposobów. Po pierwsze, użycie metadanych w magazynie funkcji może pomóc analitykom danych i inżynierom lepiej zrozumieć funkcje używane w modelu, w tym ich źródło, jakość i przydatność. Może to prowadzić do bardziej świadomych decyzji dotyczących wyboru funkcji i inżynierii, co skutkuje dokładniejszymi modelami.
Po drugie, magazyn funkcji zapewnia spójność funkcji w warstwach szkoleniowych i obsługujących. Pomaga to zapewnić, że modele są szkolone na tym samym zestawie funkcji, które będą używane w produkcji, zmniejszając ryzyko obniżenia wydajności z powodu niedopasowania funkcji.
Wreszcie, scentralizowany charakter magazynu funkcji może pomóc w zapewnieniu, że funkcje są wysokiej jakości, dobrze zaprojektowane i zgodne z wymogami dotyczącymi zarządzania danymi i przepisami. Może to prowadzić do dokładniejszych i bardziej niezawodnych modeli, zmniejszając ryzyko błędów lub uprzedzeń.
Lepsza zgodność
Magazyn danych może pomóc w zapewnieniu zgodności z przepisami, ułatwiając monitorowanie i audyt wykorzystania danych. Może również zapewniać funkcje, takie jak kontrola dostępu, wersjonowanie i śledzenie pochodzenia, które mogą pomóc zapewnić, że dane są dokładne, kompletne i bezpieczne. Może to pomóc organizacjom w przestrzeganiu przepisów dotyczących prywatności danych, takich jak RODO, oraz zapewnić, że wrażliwe dane są przetwarzane w sposób zgodny i odpowiedzialny.
Osiągnięcie zrozumiałej sztucznej inteligencji
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) odnosi się do rozwoju modeli i algorytmów uczenia maszynowego, które mogą być łatwo zrozumiane i zinterpretowane przez ludzi. Celem XAI jest uczynienie systemów AI bardziej przejrzystymi, godnymi zaufania i odpowiedzialnymi, poprzez umożliwienie ludziom zrozumienia uzasadnienia decyzji podejmowanych przez modele AI.
Wykorzystując magazyn funkcji jako część wyjaśnialnego procesu sztucznej inteligencji, organizacje mogą poprawić przejrzystość i interpretowalność swoich modeli uczenia maszynowego, ułatwiając przestrzeganie przepisów i względów etycznych oraz budując zaufanie użytkowników i interesariuszy.
Komponenty magazynu funkcji
Nowoczesne magazyny funkcji zazwyczaj składają się z trzech podstawowych elementów: transformacji danych, przechowywania i udostępniania.
Transformacja
Transformacje są kluczowym elementem wielu projektów uczenia maszynowego (ML). Transformacja odnosi się do procesu konwertowania nieprzetworzonych danych do formatu, który może być używany do szkolenia modeli ML lub tworzenia prognoz.
Transformacje są potrzebne w projektach ML, ponieważ surowe dane są często nieuporządkowane, niespójne lub niekompletne, co może utrudniać ich bezpośrednie użycie do szkolenia modeli ML. Transformacje mogą pomóc w czyszczeniu, normalizacji i wstępnym przetwarzaniu danych, co czyni je bardziej odpowiednimi do szkolenia modeli uczenia maszynowego. Przekształcanie danych może pomóc wyodrębnić z nich odpowiednie funkcje, które można wykorzystać jako dane wejściowe dla modeli ML. Może to obejmować techniki, takie jak skalowanie funkcji, wybór funkcji i inżynieria funkcji.
Istnieją dwa typy transformacji powszechnie używane w projektach ML: transformacje wsadowe i transformacje strumieniowe. Transformacje wsadowe obejmują przetwarzanie określonej ilości danych w danym momencie, zazwyczaj w środowisku przetwarzania wsadowego, takim jak Apache Spark. Jest to przydatne do przetwarzania dużych zestawów danych, które są zbyt duże, aby zmieściły się w pamięci.
Z drugiej strony transformacje strumieniowe obejmują przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w miarę ich nadejścia, zazwyczaj w środowisku przetwarzania strumieniowego, takim jak Apache Kafka. Jest to przydatne w przypadku aplikacji wymagających prognoz w czasie rzeczywistym, takich jak wykrywanie oszustw lub systemy rekomendacji.
Magazynowanie
Magazyn funkcji jest zasadniczo rozwiązaniem do przechowywania — jest przeznaczony do wydajnego przechowywania i zarządzania funkcjami używanymi w modelach uczenia maszynowego. W przeciwieństwie do tradycyjnych hurtowni danych, które są zoptymalizowane pod kątem przechowywania i wyszukiwania dużych ilości nieprzetworzonych danych, magazyny funkcji są zoptymalizowane pod kątem przechowywania i udostępniania poszczególnych funkcji w sposób wydajny i skalowalny.
Architektura sklepu z funkcjami zazwyczaj składa się z dwóch części: baz danych offline i online. Baza danych offline jest używana do przetwarzania wsadowego i zadań związanych z inżynierią funkcji, takich jak generowanie i przekształcanie funkcji. Baza danych online służy do udostępniania funkcji w czasie rzeczywistym modelom ML podczas wnioskowania, co pozwala na szybkie i wydajne prognozy. Ta architektura umożliwia skalowanie magazynów funkcji w celu obsługi dużych ilości funkcji i zapytań przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności i małych opóźnień.
Służąc
Służenie w uczeniu maszynowym odnosi się do procesu używania wyszkolonego modelu do przewidywania lub podejmowania decyzji dotyczących nowych danych. Podczas udostępniania model pobiera dane wejściowe i stosuje wyuczone wzorce i relacje z danych treningowych w celu wygenerowania prognozy lub decyzji.
Ten proces może odbywać się w czasie rzeczywistym w miarę odbierania danych lub okresowo w partiach. Udostępnianie jest kluczowym elementem przepływów pracy uczenia maszynowego, ponieważ umożliwia wdrażanie i używanie modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.
Sklep z funkcjami i MLOps
Sklep z funkcjami jest niezbędnym elementem MLOps (operacje uczenia maszynowego), zestaw praktyk i narzędzi, które umożliwiają organizacjom wdrażanie modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym na dużą skalę. MLOps obejmuje cały cykl życia uczenia maszynowego, od przygotowania danych i szkolenia modeli po wdrożenie i monitorowanie.
Oto jak sklep z funkcjami pasuje do procesu MLOps:
- Przygotowywanie danych: Magazyn funkcji zapewnia scentralizowaną lokalizację do przechowywania funkcji uczenia maszynowego i zarządzania nimi, ułatwiając analitykom danych tworzenie, weryfikowanie i przechowywanie funkcji potrzebnych do szkolenia modeli.
- Szkolenie modelowe: Po utworzeniu funkcji analitycy danych wykorzystują je do trenowania modeli uczenia maszynowego. Magazyn funkcji gwarantuje, że funkcje używane w szkoleniu modeli są spójne i wersjonowane, co umożliwia naukowcom danych odtwarzanie modeli i porównywanie wyników w różnych wersjach danych.
- Wdrożenie modelu: Po przeszkoleniu modelu należy go wdrożyć w środowisku produkcyjnym. Magazyn funkcji może pomóc usprawnić proces wdrażania, zapewniając spójny i wersjonowany zestaw funkcji, których można używać do obsługi prognoz w czasie rzeczywistym.
- Monitorowanie i informacje zwrotne: Po wdrożeniu modelu należy go monitorować, aby upewnić się, że nadal dobrze działa w środowisku produkcyjnym. Magazyn funkcji może pomóc analitykom danych zrozumieć, w jaki sposób funkcje są używane w produkcji, umożliwiając im monitorowanie wydajności modelu i identyfikowanie obszarów wymagających ulepszeń.
Wykorzystując magazyn funkcji jako część procesu MLOps, organizacje mogą usprawnić proces rozwoju uczenia maszynowego, skrócić czas i zasoby wymagane do wdrożenia modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym oraz poprawić dokładność i wydajność tych modeli.
Wnioski
Podsumowując, magazyn funkcji to scentralizowana platforma do zarządzania i obsługi funkcji używanych w modelach uczenia maszynowego. Zapewnia systematyczny i wydajny sposób zarządzania funkcjami, ułatwiając naukowcom i inżynierom danych opracowywanie i wdrażanie modeli ML.
Magazyn funkcji umożliwia lepszą współpracę między analitykami danych, inżynierami i specjalistami MLOps, zapewniając spójność i wersjonowanie funkcji w warstwach szkoleniowych i obsługujących. Korzystanie z funkcji metadanych i zarządzania w magazynie funkcji może prowadzić do bardziej świadomych decyzji dotyczących wyboru funkcji i inżynierii, co skutkuje dokładniejszymi modelami.
Ponadto możliwość ponownego wykorzystania istniejących funkcji w wielu modelach i aplikacjach może znacznie skrócić czas i wysiłek wymagany do inżynierii funkcji. Zapewniając pojedyncze źródło prawdziwych informacji o funkcjach, magazyny funkcji mogą pomóc w zapewnieniu zgodności i zarządzania w MLOps, prowadząc do bardziej dokładnych, sprawiedliwych i zgodnych modeli.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
- Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :Jest
- a
- zdolność
- O nas
- streszczenia
- przyśpieszyć
- dostęp
- dostępny
- odpowiedzialny
- precyzja
- dokładny
- w poprzek
- dodatek
- Korzyść
- Po
- AI
- Systemy SI
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- Pozwalać
- pozwala
- również
- ilość
- kwoty
- an
- i
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- aplikacje
- podejście
- architektura
- SĄ
- obszary
- na około
- Przybywa
- AS
- At
- Audyt
- podstawa
- BE
- bo
- za
- jest
- Korzyści
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- uprzedzenia
- Duży
- obie
- budować
- Budowanie
- by
- CAN
- scentralizowane
- wyzwania
- charakterystyka
- współpracować
- współpraca
- powszechnie
- porównać
- konkurencyjny
- kompletny
- spełnienie
- zgodny
- składnik
- składniki
- konkluzja
- Rozważania
- zgodny
- składa się
- ciągły
- kontroli
- 轉換
- rdzeń
- Stwórz
- stworzony
- krytyczny
- dane
- Przygotowywanie danych
- prywatność danych
- magazyn danych
- Baza danych
- Bazy danych
- zbiory danych
- WSZECHSTRONNOŚĆ DANYCH
- decyzja
- Decyzje
- rozwijać
- wdrażane
- Wdrożenie
- zaprojektowany
- Wykrywanie
- rozwijać
- oprogramowania
- różne
- trudny
- bezpośrednio
- odkryj
- z powodu
- podczas
- łatwiej
- z łatwością
- Efektywne
- wydajny
- skutecznie
- wysiłek
- umożliwiać
- Umożliwia
- umożliwiając
- inżynier
- Inżynieria
- Inżynierowie
- zapewnić
- zapewnia
- zapewnienie
- Cały
- środowiska
- Błędy
- istota
- niezbędny
- etyczny
- Wytłumaczalne AI
- wyciąg
- Twarz
- sprawiedliwy
- FAST
- szybciej
- Cecha
- Korzyści
- informacja zwrotna
- i terminów, a
- dopasować
- ustalony
- W razie zamówieenia projektu
- format
- Framework
- oszustwo
- wykrywanie oszustw
- od
- Wzrost
- `RODO
- Generować
- generujący
- cel
- zarządzanie
- ręka
- uchwyt
- Have
- pomoc
- pomoc
- pomaga
- tutaj
- Wysoki
- wysokiej jakości
- W jaki sposób
- HTTPS
- Ludzie
- zidentyfikować
- podnieść
- ulepszony
- poprawa
- in
- Włącznie z
- Zwiększać
- indywidualny
- informacyjny
- poinformowany
- wkład
- Wejścia
- najnowszych
- inwestowanie
- angażować
- IT
- kafka
- duży
- Utajenie
- nioski
- prowadzić
- prowadzący
- dowiedziałem
- nauka
- wifecycwe
- lokalizacja
- niski
- maszyna
- uczenie maszynowe
- zrobiony
- Główny
- utrzymanie
- poważny
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- zarządzanie
- zarządzający
- sposób
- wiele
- rynek
- znaczy
- Pamięć
- Metadane
- ML
- MLOps
- model
- modele
- monitor
- monitorowane
- monitorowanie
- jeszcze
- wielokrotność
- Natura
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- Nowości
- Nowe funkcje
- uzyskiwanie
- of
- nieaktywny
- często
- on
- pewnego razu
- ONE
- Online
- operacje
- zoptymalizowane
- or
- zamówienie
- organizacji
- organizowanie
- Inne
- część
- strony
- wzory
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- periodycznie
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- praktyki
- przepowiednia
- Przewidywania
- przygotowanie
- prywatność
- wygląda tak
- przetwarzanie
- Produkcja
- wydajność
- projektowanie
- własność
- zapewniać
- zapewnia
- że
- jakość
- zapytania
- Surowy
- surowe dane
- w czasie rzeczywistym
- Odebrane
- Rekomendacja
- zmniejszyć
- zmniejsza
- redukcja
- odnosi
- oczyścić
- regulamin
- regulacyjne
- Zgodność z przepisami
- Relacje
- mających znaczenie
- rzetelny
- składnica
- wymagać
- wymagany
- wymagania
- Zasoby
- odpowiedzialny
- wynikły
- Efekt
- ponownie
- Ryzyko
- run
- taki sam
- Oszczędności
- skalowalny
- Skala
- skalowaniem
- Naukowcy
- Szukaj
- bezpieczne
- wybór
- wrażliwy
- służyć
- służąc
- zestaw
- kilka
- Share
- znaczący
- znacznie
- pojedynczy
- rozwiązanie
- kilka
- Źródło
- Iskra
- Specjaliści
- interesariusze
- przechowywanie
- sklep
- sklep
- strumień
- Streaming
- opływowy
- taki
- odpowiedni
- systemy
- trwa
- Zadanie
- zadania
- Zespoły
- Techniki
- że
- Połączenia
- ich
- Im
- następnie
- one
- to
- tych
- trzy
- poprzez
- czas
- do
- razem
- także
- narzędzia
- Śledzenie
- tradycyjny
- Pociąg
- przeszkolony
- Trening
- Transformacja
- przemiany
- transformatorowy
- Przezroczystość
- przezroczysty
- Zaufaj
- godny zaufania
- Prawda
- drugiej
- typy
- zazwyczaj
- zrozumieć
- zrozumiany
- Ujednolicony
- w odróżnieniu
- Stosowanie
- posługiwać się
- używany
- Użytkownicy
- za pomocą
- UPRAWOMOCNIĆ
- kłęby
- Droga..
- sposoby
- DOBRZE
- Co
- Co to jest
- który
- Podczas
- będzie
- w
- Praca
- pracować razem
- przepływów pracy
- ty
- zefirnet