Хранилище функций — это централизованная платформа для управления и обслуживания функций, используемых в машинное обучение (ML) модели. Функция — это отдельное измеримое свойство или характеристика данных, которые используются в качестве входных данных для модели ML. Для создания эффективных моделей машинного обучения крайне важно иметь высококачественные, хорошо продуманные функции, которые актуальны и информативны для поставленной задачи.
Хранилище функций обеспечивает систематический и эффективный способ управления и обслуживания функций, упрощая инженеры данных и специалисты по данным для разработки и развертывания моделей машинного обучения. В хранилище функций специалисты по данным могут легко искать, обнаруживать и получать доступ к уже существующим функциям или создавать новые функции, а затем сохранять их и делиться ими между командами и проектами.
Хранилище функций обеспечивает согласованность функций, их версии и легкость доступа, что может привести к значительной экономии времени и повышению производительности. Он также предоставляет единый источник достоверной информации о функциях, снижая вероятность ошибок или несоответствий при разработке функций.
Кроме того, хранилище функций позволяет лучше управление и соответствие путем отслеживания происхождения и использования функций на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения. Это упрощает мониторинг и аудит функций, используемых в производственных моделях машинного обучения, помогая гарантировать их точность, справедливость и объективность.
Зачем вам нужен магазин функций
Поскольку все больше организаций вкладывают средства в машинное обучение, команды сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с получением и организацией данных. Вот некоторые из основных преимуществ магазина функций.
Улучшенная совместная работа
Хранилище функций может улучшить сотрудничество между учеными, инженерами и специалистами по MLOps, предоставляя централизованную платформу для управления и обслуживания функций. Это уменьшает дублирование работы, упрощая совместную работу команд над задачами разработки функций. Специалисты по данным и инженеры могут вместе создавать и улучшать функции, а затем делиться ими между проектами и командами.
Более быстрая разработка и развертывание
Хранилище функций может помочь ускорить разработку моделей машинного обучения и обеспечить более быстрое развертывание в рабочей среде. Он абстрагирует инженерные уровни, чтобы упростить доступ к функциям чтения/записи. Централизованное хранилище функций представляет собой единый репозиторий всех функций, упрощая специалистам по обработке и анализу данных обнаружение и повторное использование уже существующих функций. Это может значительно сократить время и усилия, необходимые для разработки функций для новых моделей.
Это позволяет использовать подход «построить один раз, многократно использовать повторно». Это означает, что функции, разработанные для одной модели, можно повторно использовать в нескольких моделях и приложениях, что сокращает время и усилия, необходимые для разработки функций. Это может помочь организациям ускорить выход на рынок и получить конкурентное преимущество.
Улучшенная точность
Хранилище функций может повысить точность моделей машинного обучения несколькими способами. Во-первых, использование метаданных в хранилище функций может помочь специалистам по данным и инженерам лучше понять функции, используемые в модели, включая их источник, качество и актуальность. Это может привести к более обоснованным решениям о выборе функций и проектировании, что приведет к созданию более точных моделей.
Во-вторых, хранилище функций обеспечивает согласованность функций на уровнях обучения и обслуживания. Это помогает гарантировать, что модели обучаются на том же наборе функций, которые будут использоваться в рабочей среде, что снижает риск снижения производительности из-за несоответствия функций.
Наконец, централизованный характер хранилища функций может помочь гарантировать, что функции являются высококачественными, хорошо спроектированными и соответствуют требованиям управления данными и нормативным требованиям. Это может привести к более точным и надежным моделям, снижая риск ошибок или предвзятости.
Лучшее соответствие
Хранилище данных может помочь обеспечить соответствие нормативным требованиям, упрощая мониторинг и аудит использования данных. Он также может предоставлять такие функции, как контроль доступа, управление версиями и отслеживание происхождения, которые могут помочь обеспечить точность, полноту и безопасность данных. Это может помочь организациям соблюдать правила конфиденциальности данных, такие как GDPR, и гарантировать, что конфиденциальные данные обрабатываются в соответствии с требованиями и ответственным образом.
Достижение объяснимого ИИ
Объяснимый ИИ (XAI) относится к разработке моделей и алгоритмов машинного обучения, которые могут быть легко поняты и интерпретированы людьми. Цель XAI — сделать системы ИИ более прозрачными, заслуживающими доверия и подотчетными, позволяя людям понять причины решений, принимаемых моделями ИИ.
Используя хранилище функций как часть объяснимого процесса ИИ, организации могут повысить прозрачность и интерпретируемость своих моделей машинного обучения, упрощая соблюдение правил и этических соображений и укрепляя доверие пользователей и заинтересованных сторон.
Компоненты магазина функций
Современные хранилища функций обычно состоят из трех основных компонентов: преобразования данных, хранения и обслуживания.
трансформация
Преобразования являются важным компонентом многих проектов машинного обучения (ML). Преобразование относится к процессу преобразования необработанных данных в формат, который можно использовать для обучения моделей машинного обучения или создания прогнозов.
Преобразования необходимы в проектах машинного обучения, поскольку необработанные данные часто беспорядочны, непоследовательны или неполны, что может затруднить их непосредственное использование для обучения моделей машинного обучения. Преобразования могут помочь в очистке, нормализации и предварительной обработке данных, что делает их более подходящими для обучения модели машинного обучения. Преобразование данных может помочь извлечь из них соответствующие функции, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Это может включать такие методы, как масштабирование функций, выбор функций и разработка функций.
В проектах машинного обучения обычно используются два типа преобразований: пакетное преобразование и потоковое преобразование. Пакетные преобразования включают обработку фиксированного объема данных за раз, как правило, в среде пакетной обработки, такой как Apache Spark. Это полезно для обработки больших наборов данных, которые слишком велики для размещения в памяти.
Потоковые преобразования, с другой стороны, включают обработку данных в режиме реального времени по мере их поступления, как правило, в среде потоковой обработки, такой как Apache Kafka. Это полезно для приложений, требующих прогнозов в реальном времени, таких как системы обнаружения мошенничества или системы рекомендаций.
Хранилище
Хранилище функций — это, по сути, решение для хранения — оно предназначено для эффективного хранения и управления функциями, которые используются в моделях машинного обучения. В отличие от традиционных хранилищ данных, которые оптимизированы для хранения и запроса больших объемов необработанных данных, хранилища функций оптимизированы для хранения и обслуживания отдельных функций эффективным и масштабируемым способом.
Архитектура хранилища функций обычно состоит из двух частей: автономной и онлайновой баз данных. Автономная база данных используется для пакетной обработки и задач разработки признаков, таких как создание и преобразование признаков. Онлайн-база данных используется для предоставления функций в режиме реального времени моделям машинного обучения во время логического вывода, что позволяет делать быстрые и эффективные прогнозы. Эта архитектура позволяет масштабировать хранилища функций для обработки больших объемов функций и запросов, сохраняя при этом высокую производительность и низкую задержку.
порция
Обслуживание в машинном обучении относится к процессу использования обученной модели для прогнозирования или принятия решений на основе новых данных. Во время обслуживания модель принимает входные данные и применяет изученные шаблоны и отношения из обучающих данных для создания прогноза или решения.
Этот процесс может выполняться в режиме реального времени по мере получения данных или пакетами на периодической основе. Обслуживание является критически важным компонентом рабочих процессов машинного обучения, поскольку оно позволяет развертывать модели машинного обучения и использовать их в производственных средах.
Магазин функций и MLOps
Хранилище функций является важным компонентом MLOps (операции машинного обучения), набор методов и инструментов, которые позволяют организациям развертывать модели машинного обучения в производстве в любом масштабе. MLOps включает в себя весь жизненный цикл машинного обучения, от подготовки данных и обучения модели до развертывания и мониторинга.
Вот как хранилище функций вписывается в процесс MLOps:
- Подготовка данных: Хранилище функций предоставляет централизованное место для хранения функций машинного обучения и управления ими, упрощая специалистам по обработке и анализу данных создание, проверку и сохранение функций, необходимых для обучения моделей.
- Обучение модели: После того, как функции созданы, специалисты по данным используют их для обучения моделей машинного обучения. Хранилище функций гарантирует, что функции, используемые при обучении модели, являются согласованными и версионными, что позволяет специалистам по обработке и анализу данных воспроизводить модели и сравнивать результаты в разных версиях данных.
- Развертывание модели: После того, как модель обучена, ее необходимо развернуть в рабочей среде. Хранилище функций может помочь упростить процесс развертывания, предоставляя согласованный и версионный набор функций, которые можно использовать для предоставления прогнозов в режиме реального времени.
- Мониторинг и обратная связь: После развертывания модели ее необходимо контролировать, чтобы убедиться, что она продолжает работать в производственной среде. Хранилище функций может помочь специалистам по данным понять, как функции используются в рабочей среде, позволяя им отслеживать производительность модели и определять области для улучшения.
Используя хранилище функций как часть процесса MLOps, организации могут оптимизировать процесс разработки машинного обучения, сократить время и ресурсы, необходимые для развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде, а также повысить точность и производительность этих моделей.
Заключение
В заключение, хранилище функций — это централизованная платформа для управления и обслуживания функций, используемых в моделях машинного обучения. Он обеспечивает систематический и эффективный способ управления функциями, упрощая специалистам по данным и инженерам разработку и развертывание моделей машинного обучения.
Хранилище функций обеспечивает более эффективное сотрудничество между учеными, инженерами и специалистами по MLOps, обеспечивая согласованность и управление версиями функций на уровнях обучения и обслуживания. Использование метаданных и функций управления в хранилище функций может привести к более обоснованным решениям о выборе функций и проектировании, что приведет к созданию более точных моделей.
Кроме того, возможность повторного использования уже существующих функций в нескольких моделях и приложениях может значительно сократить время и усилия, необходимые для разработки функций. Предоставляя единый источник достоверной информации о функциях, хранилища функций могут помочь обеспечить соответствие и управление в MLOps, что приведет к созданию более точных, справедливых и совместимых моделей.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
- Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
- Источник: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :является
- a
- способность
- О нас
- рефераты
- ускорять
- доступ
- доступной
- подотчетный
- точность
- точный
- через
- дополнение
- плюс
- После
- AI
- Системы искусственного интеллекта
- алгоритмы
- Все
- Позволяющий
- позволяет
- Также
- количество
- суммы
- an
- и
- апаш
- Апач Кафка
- Apache Spark
- Приложения
- подхода
- архитектура
- МЫ
- области
- около
- Прибыл
- AS
- At
- аудит
- основа
- BE
- , так как:
- за
- не являетесь
- Преимущества
- Лучшая
- между
- предубеждения
- большой
- изоферменты печени
- строить
- Строительство
- by
- CAN
- централизованная
- проблемы
- характеристика
- сотрудничать
- сотрудничество
- обычно
- сравнить
- конкурентоспособный
- полный
- Соответствие закону
- уступчивый
- компонент
- компоненты
- заключение
- соображения
- последовательный
- состоит
- продолжается
- контрольная
- преобразование
- Основные
- Создайте
- создали
- критической
- данным
- Подготовка данных
- конфиденциальность данных
- хранилища данных
- База данных
- базы данных
- Наборы данных
- ДАТАВЕРСИЯ
- решение
- решения
- развертывание
- развернуть
- развертывание
- предназначенный
- обнаружение
- развивать
- Развитие
- различный
- трудный
- непосредственно
- обнаружить
- два
- в течение
- легче
- легко
- Эффективный
- эффективный
- эффективно
- усилие
- включить
- позволяет
- позволяет
- инженер
- Проект и
- Инженеры
- обеспечивать
- обеспечивает
- обеспечение
- Весь
- средах
- ошибки
- сущность
- существенный
- этический
- Объясняемый ИИ
- извлечение
- Face
- ярмарка
- БЫСТРО
- быстрее
- Особенность
- Особенности
- Обратная связь
- First
- соответствовать
- фиксированной
- Что касается
- формат
- Рамки
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- от
- Gain
- GDPR
- порождать
- порождающий
- цель
- управление
- рука
- обрабатывать
- Есть
- помощь
- помощь
- помогает
- здесь
- High
- высококачественный
- Как
- HTTPS
- Людей
- определения
- улучшать
- улучшенный
- улучшение
- in
- В том числе
- Увеличение
- individual
- информативный
- сообщил
- вход
- затраты
- в
- инвестирование
- включать в себя
- IT
- Кафка
- большой
- Задержка
- слоев
- вести
- ведущий
- узнали
- изучение
- Жизненный цикл
- расположение
- Низкий
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- Главная
- сохранение
- основной
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управлять
- управления
- способ
- многих
- рынок
- означает
- Память
- Метаданные
- ML
- млн операций в секунду
- модель
- Модели
- монитор
- контролируемый
- Мониторинг
- БОЛЕЕ
- с разными
- природа
- Необходимость
- необходимый
- потребности
- Новые
- Новые функции
- получение
- of
- оффлайн
- .
- on
- консолидировать
- ONE
- онлайн
- Операционный отдел
- оптимизированный
- or
- заказ
- организации
- организации
- Другое
- часть
- части
- паттеранами
- выполнять
- производительность
- периодический
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- практиками
- прогноз
- Predictions
- подготовка
- политикой конфиденциальности.
- процесс
- обработка
- Производство
- производительность
- проектов
- собственность
- обеспечивать
- приводит
- обеспечение
- Запросы
- Сырье
- необработанные данные
- реального времени
- получила
- Рекомендация
- уменьшить
- снижает
- снижение
- понимается
- совершенствовать
- правила
- регуляторы
- Соответствие нормативным требованиям
- Отношения
- актуальность
- соответствующие
- складская
- хранилище
- требовать
- обязательный
- Требования
- Полезные ресурсы
- ответственный
- в результате
- Итоги
- снова использовать
- Снижение
- Run
- то же
- экономия
- масштабируемые
- Шкала
- масштабирование
- Ученые
- Поиск
- безопасный
- выбор
- чувствительный
- служить
- выступающей
- набор
- несколько
- Поделиться
- значительный
- существенно
- одинарной
- Решение
- некоторые
- Источник
- Искриться
- специалисты
- заинтересованных сторон
- диск
- магазин
- магазины
- поток
- потоковый
- упорядочить
- такие
- подходящее
- системы
- принимает
- Сложность задачи
- задачи
- команды
- снижения вреда
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- они
- этой
- те
- три
- по всему
- время
- в
- вместе
- слишком
- инструменты
- Отслеживание
- традиционный
- Train
- специалистов
- Обучение
- трансформация
- преобразований
- превращение
- Прозрачность
- прозрачный
- Доверие
- заслуживающий доверия
- Правда
- два
- Типы
- типично
- понимать
- понимать
- унифицированный
- В отличие от
- Применение
- использование
- используемый
- пользователей
- через
- VALIDATE
- тома
- Путь..
- способы
- ЧТО Ж
- Что
- Что такое
- который
- в то время как
- будете
- Работа
- работать вместе
- Рабочие процессы
- являетесь
- зефирнет