En funktionsbutik är en centraliserad plattform för att hantera och betjäna de funktioner som används i maskininlärning (ML) modeller. En funktion är en individuell mätbar egenskap eller egenskap hos data som används som input till en ML-modell. För att bygga effektiva ML-modeller är det viktigt att ha högkvalitativa, välkonstruerade funktioner som är både relevanta och informativa för uppgiften.
En funktionsbutik tillhandahåller ett systematiskt och effektivt sätt att hantera och betjäna funktioner, vilket gör det lättare för dataingenjörer och datavetare för att utveckla och distribuera ML-modeller. I en funktionsbutik kan datavetare enkelt söka efter, upptäcka och få tillgång till redan existerande funktioner, eller skapa nya funktioner och sedan lagra och dela dem mellan team och projekt.
Funktionsbutiken säkerställer att funktionerna är konsekventa, versionsvarierade och lättillgängliga, vilket kan leda till betydande tidsbesparingar och förbättrad produktivitet. Det ger också en enda källa till sanning för funktioner, vilket minskar sannolikheten för fel eller inkonsekvenser i funktionsteknik.
Dessutom möjliggör en funktionsbutik bättre styrning och efterlevnad genom att spåra linjen och användningen av funktioner under hela ML:s livscykel. Detta gör det lättare att övervaka och granska funktionerna som används i produktions-ML-modeller, vilket hjälper till att säkerställa att de är korrekta, rättvisa och opartiska.
Varför du behöver en funktionsbutik
Med fler organisationer som investerar i maskininlärning står team inför stora utmaningar när det gäller att skaffa och organisera data. Här är några av de viktigaste fördelarna med en featurebutik.
Förbättrat samarbete
En funktionsbutik kan förbättra samarbetet mellan datavetare, ingenjörer och MLOps-specialister genom att tillhandahålla en centraliserad plattform för att hantera och betjäna funktioner. Detta minskar dubbelarbetet, vilket gör det enklare för team att samarbeta om funktionstekniska uppgifter. Datavetare och ingenjörer kan arbeta tillsammans för att skapa och förfina funktioner och sedan dela dem mellan projekt och team.
Snabbare utveckling och implementering
En funktionsbutik kan hjälpa till att påskynda utvecklingen av ML-modeller och möjliggöra snabbare distribution till produktion. Den abstraherar de tekniska lagren för att göra läs-/skrivfunktionerna lättillgängliga. En centraliserad funktionsbutik tillhandahåller ett enhetligt arkiv med alla funktioner, vilket gör det enklare för datavetare att upptäcka och återanvända redan existerande funktioner. Detta kan avsevärt minska tiden och ansträngningen som krävs för att konstruera funktioner för nya modeller.
Det möjliggör ett tillvägagångssätt "bygg en gång, återanvänd många". Detta innebär att funktioner som konstruerats för en modell kan återanvändas över flera modeller och applikationer, vilket minskar tiden och ansträngningen som krävs för funktionsutveckling. Detta kan hjälpa organisationer att påskynda sin tid till marknaden och få en konkurrensfördel.
Förbättrad noggrannhet
En funktionsbutik kan öka noggrannheten hos ML-modeller på flera sätt. För det första kan användningen av metadata i en funktionsbutik hjälpa datavetare och ingenjörer att bättre förstå funktionerna som används i en modell, inklusive deras källa, kvalitet och relevans. Detta kan leda till mer välgrundade beslut om funktionsval och konstruktion, vilket resulterar i mer exakta modeller.
För det andra säkerställer en funktionsbutik konsistens av funktioner över utbildnings- och serveringslagren. Detta hjälper till att säkerställa att modellerna tränas på samma uppsättning funktioner som kommer att användas i produktionen, vilket minskar risken för prestandaförsämring på grund av funktionsfel.
Slutligen kan den centraliserade karaktären hos en funktionsbutik hjälpa till att säkerställa att funktionerna är av hög kvalitet, välkonstruerade och kompatibla med datastyrning och regulatoriska krav. Detta kan leda till mer exakta och tillförlitliga modeller, vilket minskar risken för fel eller fördomar.
Bättre efterlevnad
Ett datalager kan hjälpa till att säkerställa regelefterlevnad genom att göra det lättare att övervaka och granska dataanvändning. Den kan också tillhandahålla funktioner som åtkomstkontroller, versionshantering och linjespårning, vilket kan hjälpa till att säkerställa att data är korrekt, fullständig och säker. Detta kan hjälpa organisationer att följa datasekretessbestämmelser, såsom GDPR, och säkerställa att känsliga uppgifter hanteras på ett överensstämmande och ansvarsfullt sätt.
Uppnå förklarlig AI
Förklarlig AI (XAI) syftar på utvecklingen av maskininlärningsmodeller och algoritmer som lätt kan förstås och tolkas av människor. Målet med XAI är att göra AI-system mer transparenta, pålitliga och ansvarsfulla, genom att göra det möjligt för människor att förstå resonemanget bakom de beslut som AI-modeller tar.
Genom att använda en funktionsbutik som en del av den förklarabara AI-processen kan organisationer förbättra transparensen och tolkningsmöjligheterna för sina maskininlärningsmodeller, vilket gör det lättare att följa regler och etiska överväganden, och bygga förtroende hos användare och intressenter.
Feature Store-komponenter
Moderna funktionsbutiker består vanligtvis av tre kärnkomponenter: datatransformation, lagring och servering.
Transformation
Transformationer är en kritisk komponent i många maskininlärningsprojekt (ML). En transformation avser processen att konvertera rådata till ett format som kan användas för att träna ML-modeller eller göra förutsägelser.
Transformationer behövs i ML-projekt eftersom rådata ofta är rörigt, inkonsekvent eller ofullständigt, vilket kan göra det svårt att använda direkt för att träna ML-modeller. Transformationer kan hjälpa till att rensa, normalisera och förbearbeta data, vilket gör den mer lämpad för ML-modellutbildning. Att transformera data kan hjälpa till att extrahera relevanta funktioner från den, som kan användas som indata för ML-modeller. Detta kan involvera tekniker som funktionsskalning, funktionsval och funktionsteknik.
Det finns två typer av transformationer som vanligtvis används i ML-projekt: batchtransformationer och streamingtransformationer. Batchtransformationer involverar bearbetning av en fast mängd data åt gången, vanligtvis i ett batchbearbetningsramverk som Apache Spark. Detta är användbart för att bearbeta stora datamängder som är för stora för att passa in i minnet.
Strömmande transformationer, å andra sidan, involverar bearbetning av data i realtid när de anländer, vanligtvis i ett ramverk för strömbehandling som Apache Kafka. Detta är användbart för applikationer som kräver förutsägelser i realtid, såsom bedrägeriupptäckt eller rekommendationssystem.
lagring
En funktionsbutik är i grunden en lagringslösning – den är designad för att effektivt lagra och hantera funktioner som används i maskininlärningsmodeller. Till skillnad från traditionella datalager, som är optimerade för att lagra och söka efter stora mängder rådata, är funktionslager optimerade för att lagra och servera enskilda funktioner på ett sätt som är effektivt och skalbart.
Arkitekturen för en funktionsbutik består vanligtvis av två delar: offline- och onlinedatabaser. Offlinedatabasen används för batchbearbetning och funktionstekniska uppgifter, som att generera och transformera funktioner. Onlinedatabasen används för att leverera funktioner i realtid till ML-modeller under slutledning, vilket möjliggör snabba och effektiva förutsägelser. Den här arkitekturen gör att funktionslager kan skalas för att hantera stora volymer funktioner och frågor, samtidigt som hög prestanda och låg latens bibehålls.
Servering
Att tjäna i maskininlärning hänvisar till processen att använda en tränad modell för att göra förutsägelser eller beslut om nya data. Under serveringen tar modellen in indata och tillämpar de inlärda mönstren och relationerna från träningsdatan för att generera en förutsägelse eller ett beslut.
Denna process kan ske i realtid när data tas emot, eller i partier på en periodisk basis. Betjäning är en kritisk komponent i arbetsflöden för maskininlärning, eftersom det gör att ML-modeller kan distribueras och användas i produktionsmiljöer.
Feature Store och MLOps
En funktionsbutik är en viktig komponent i MLOps (Machine Learning Operations), en uppsättning metoder och verktyg som gör det möjligt för organisationer att distribuera maskininlärningsmodeller till produktion i stor skala. MLOps involverar hela livscykeln för maskininlärning, från dataförberedelse och modellträning till implementering och övervakning.
Så här passar en featurebutik in i MLOps-processen:
- Dataförberedelse: En funktionsbutik tillhandahåller en centraliserad plats för lagring och hantering av maskininlärningsfunktioner, vilket gör det lättare för datavetare att skapa, validera och lagra de funktioner de behöver för modellträning.
- Modellträning: När funktionerna väl har skapats använder dataforskare dem för att träna maskininlärningsmodeller. En funktionsbutik säkerställer att funktionerna som används i modellträning är konsekventa och versionsvarierade, vilket gör att datavetare kan reproducera modeller och jämföra resultat mellan olika versioner av data.
- Modellimplementering: Efter att en modell har tränats måste den distribueras till produktion. En funktionsbutik kan hjälpa till att effektivisera distributionsprocessen genom att tillhandahålla en konsekvent och versionerad uppsättning funktioner som kan användas för att visa förutsägelser i realtid.
- Övervakning och feedback: När en modell väl har implementerats måste den övervakas för att säkerställa att den fortsätter att prestera bra i produktionen. En funktionsbutik kan hjälpa datavetare att förstå hur funktioner används i produktionen, vilket gör det möjligt för dem att övervaka modellprestanda och identifiera förbättringsområden.
Genom att använda en funktionsbutik som en del av MLOps-processen kan organisationer effektivisera utvecklingsprocessen för maskininlärning, minska tiden och resurserna som krävs för att distribuera maskininlärningsmodeller till produktion och förbättra noggrannheten och prestandan för dessa modeller.
Slutsats
Sammanfattningsvis är en funktionsbutik en centraliserad plattform för att hantera och betjäna funktionerna som används i maskininlärningsmodeller. Det ger ett systematiskt och effektivt sätt att hantera funktioner, vilket gör det lättare för datavetare och ingenjörer att utveckla och distribuera ML-modeller.
En funktionsbutik möjliggör bättre samarbete mellan datavetare, ingenjörer och MLOps-specialister, vilket säkerställer konsistens och versionshantering av funktioner över utbildnings- och serverskikten. Användningen av metadata och styrningsfunktioner i en funktionsbutik kan leda till mer välgrundade beslut om funktionsval och konstruktion, vilket resulterar i mer exakta modeller.
Dessutom kan möjligheten att återanvända befintliga funktioner över flera modeller och applikationer avsevärt minska den tid och ansträngning som krävs för funktionsutveckling. Genom att tillhandahålla en enda källa till sanning för funktioner kan funktionsbutiker hjälpa till att säkerställa efterlevnad och styrning i MLOps, vilket leder till mer exakta, rättvisa och kompatibla modeller.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
- Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
- Källa: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :är
- a
- förmåga
- Om oss
- sammandrag
- accelerera
- tillgång
- tillgänglig
- ansvarig
- noggrannhet
- exakt
- tvärs
- Dessutom
- Fördel
- Efter
- AI
- AI-system
- algoritmer
- Alla
- tillåta
- tillåter
- också
- mängd
- mängder
- an
- och
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- arkitektur
- ÄR
- områden
- runt
- Ankommer
- AS
- At
- revision
- grund
- BE
- därför att
- bakom
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- Fördelarna
- Bättre
- mellan
- förspänner
- Stor
- båda
- SLUTRESULTAT
- Byggnad
- by
- KAN
- centraliserad
- utmaningar
- karakteristiska
- samarbeta
- samverkan
- vanligen
- jämföra
- konkurrenskraftig
- fullborda
- Efterlevnad
- kompatibel
- komponent
- komponenter
- slutsats
- överväganden
- konsekvent
- består
- fortsätter
- kontroller
- omvandling
- Kärna
- skapa
- skapas
- kritisk
- datum
- Förberedelse av data
- dataintegritet
- datalager
- Databas
- databaser
- datauppsättningar
- DATAVERSITET
- Beslutet
- beslut
- distribuera
- utplacerade
- utplacering
- utformade
- Detektering
- utveckla
- Utveckling
- olika
- svårt
- direkt
- Upptäck
- grund
- under
- lättare
- lätt
- Effektiv
- effektiv
- effektivt
- ansträngning
- möjliggöra
- möjliggör
- möjliggör
- ingenjör
- Teknik
- Ingenjörer
- säkerställa
- säkerställer
- säkerställa
- Hela
- miljöer
- fel
- huvudsak
- väsentlig
- etisk
- Förklarbar AI
- extrahera
- Ansikte
- verkligt
- SNABB
- snabbare
- Leverans
- Funktioner
- återkoppling
- Förnamn
- passa
- fixerad
- För
- format
- Ramverk
- bedrägeri
- spårning av bedrägerier
- från
- Få
- GDPR
- generera
- generera
- Målet
- styrning
- sidan
- hantera
- Har
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- här.
- Hög
- hög kvalitet
- Hur ser din drömresa ut
- HTTPS
- Människa
- identifiera
- förbättra
- förbättras
- förbättring
- in
- Inklusive
- Öka
- individuellt
- informativ
- informeras
- ingång
- ingångar
- in
- investera
- engagera
- IT
- kafka
- Large
- Latens
- skikt
- leda
- ledande
- lärt
- inlärning
- livscykel
- läge
- Låg
- Maskinen
- maskininlärning
- gjord
- Huvudsida
- upprätthålla
- större
- göra
- GÖR
- Framställning
- hantera
- hantera
- sätt
- många
- marknad
- betyder
- Minne
- metadata
- ML
- MLOps
- modell
- modeller
- Övervaka
- övervakas
- övervakning
- mer
- multipel
- Natur
- Behöver
- behövs
- behov
- Nya
- Nya funktioner
- erhållande
- of
- offline
- Ofta
- on
- gång
- ONE
- nätet
- Verksamhet
- optimerad
- or
- beställa
- organisationer
- organisering
- Övriga
- del
- reservdelar till din klassiker
- mönster
- utföra
- prestanda
- periodisk
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- praxis
- förutsägelse
- Förutsägelser
- beredning
- privatpolicy
- process
- bearbetning
- Produktion
- produktivitet
- projekt
- egenskapen
- ge
- ger
- tillhandahålla
- kvalitet
- sökfrågor
- Raw
- rådata
- realtid
- mottagna
- Rekommendation
- minska
- minskar
- reducerande
- hänvisar
- förfina
- föreskrifter
- regulatorer
- Regelefterlevnad
- Förhållanden
- relevans
- relevanta
- pålitlig
- Repository
- kräver
- Obligatorisk
- Krav
- Resurser
- ansvarig
- resulterande
- Resultat
- återanvända
- Risk
- Körning
- Samma
- Besparingar
- skalbar
- Skala
- skalning
- vetenskapsmän
- Sök
- säkra
- Val
- känslig
- tjänar
- portion
- in
- flera
- Dela
- signifikant
- signifikant
- enda
- lösning
- några
- Källa
- Gnista
- specialister
- intressenter
- förvaring
- lagra
- lagrar
- ström
- streaming
- effektivisera
- sådana
- lämplig
- System
- tar
- uppgift
- uppgifter
- lag
- tekniker
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- sedan
- de
- detta
- de
- tre
- hela
- tid
- till
- tillsammans
- alltför
- verktyg
- Spårning
- traditionell
- Tåg
- tränad
- Utbildning
- Transformation
- transformationer
- omvandla
- Öppenhet
- transparent
- Litar
- trovärdig
- sanningen
- två
- typer
- typiskt
- förstå
- förstått
- enhetlig
- till skillnad från
- Användning
- användning
- Begagnade
- användare
- med hjälp av
- BEKRÄFTA
- volymer
- Sätt..
- sätt
- VÄL
- Vad
- Vad är
- som
- medan
- kommer
- med
- Arbete
- jobba tillsammans
- arbetsflöden
- dig
- zephyrnet