Özellik deposu, kullanılan özellikleri yönetmek ve sunmak için merkezi bir platformdur. makine öğrenimi (ML) modeller. Özellik, bir makine öğrenimi modeline girdi olarak kullanılan verilerin ölçülebilir bir özelliği veya özelliğidir. Etkili makine öğrenimi modelleri oluşturmak için, eldeki görevle hem alakalı hem de bilgilendirici olan yüksek kaliteli, iyi tasarlanmış özelliklere sahip olmak çok önemlidir.
Özellik deposu, özellikleri yönetmenin ve sunmanın sistematik ve verimli bir yolunu sağlayarak, veri mühendisleri ve makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve dağıtmak için veri bilimcileri. Bir özellik deposunda, veri bilimcileri önceden var olan özellikleri kolayca arayabilir, keşfedebilir ve bunlara erişebilir veya yeni özellikler oluşturabilir ve ardından bunları depolayıp ekipler ve projeler arasında paylaşabilir.
Özellik deposu, özelliklerin tutarlı, sürümlendirilmiş ve kolay erişilebilir olmasını sağlayarak önemli ölçüde zaman tasarrufu ve gelişmiş üretkenlik sağlayabilir. Ayrıca, özellikler için tek bir doğruluk kaynağı sağlayarak, özellik mühendisliğinde hata veya tutarsızlık olasılığını azaltır.
Ek olarak, bir özellik mağazası daha iyi yönetim ve makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca özelliklerin kökenini ve kullanımını izleyerek uyumluluk. Bu, üretim makine öğrenimi modellerinde kullanılan özellikleri izlemeyi ve denetlemeyi kolaylaştırarak doğru, adil ve tarafsız olmalarını sağlamaya yardımcı olur.
Neden Bir Özellik Mağazasına İhtiyacınız Var?
Makine öğrenimine yatırım yapan daha fazla kuruluşla birlikte ekipler, verileri elde etme ve düzenleme konusunda büyük zorluklarla karşılaşıyor. İşte bir özellik mağazasının temel avantajlarından bazıları.
Geliştirilmiş İşbirliği
Özellik deposu, özellikleri yönetmek ve sunmak için merkezi bir platform sağlayarak veri bilimcileri, mühendisler ve MLOps uzmanları arasındaki işbirliğini geliştirebilir. Bu, iş tekrarını azaltır ve ekiplerin özellik mühendisliği görevlerinde işbirliği yapmasını kolaylaştırır. Veri bilimcileri ve mühendisler, özellikler oluşturmak ve iyileştirmek için birlikte çalışabilir ve ardından bunları projeler ve ekipler arasında paylaşabilir.
Daha Hızlı Geliştirme ve Dağıtım
Özellik deposu, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini hızlandırmaya yardımcı olabilir ve üretime daha hızlı dağıtım sağlayabilir. Okuma/yazma özelliklerini kolayca erişilebilir kılmak için mühendislik katmanlarını soyutlar. Merkezi bir özellik deposu, tüm özelliklerin birleşik bir deposunu sağlayarak veri bilimcilerin önceden var olan özellikleri keşfetmesini ve yeniden kullanmasını kolaylaştırır. Bu, yeni modellerin özelliklerini tasarlamak için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir.
"Bir kez oluştur, birçok kez yeniden kullan" yaklaşımını mümkün kılar. Bu, bir model için tasarlanan özelliklerin birden çok model ve uygulamada yeniden kullanılabileceği ve özellik mühendisliği için gereken zaman ve çabanın azaltılabileceği anlamına gelir. Bu, kuruluşların pazara giriş sürelerini hızlandırmalarına ve rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olabilir.
Geliştirilmiş Doğruluk
Özellik deposu, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu çeşitli şekillerde artırabilir. İlk olarak, bir özellik deposunda meta verilerin kullanılması, veri bilimcilerin ve mühendislerin bir modelde kullanılan özellikleri, bunların kaynağı, kalitesi ve alaka düzeyi de dahil olmak üzere daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Bu, özellik seçimi ve mühendislik hakkında daha bilinçli kararlara yol açarak daha doğru modellerle sonuçlanabilir.
İkinci olarak, bir özellik deposu, özelliklerin eğitim ve sunum katmanlarında tutarlılığını sağlar. Bu, modellerin üretimde kullanılacak aynı özellikler üzerinde eğitilmesini sağlamaya yardımcı olur ve özellik uyumsuzlukları nedeniyle performans düşüşü riskini azaltır.
Son olarak, bir özellik deposunun merkezileştirilmiş yapısı, özelliklerin yüksek kaliteli, iyi tasarlanmış ve veri yönetişimi ve yasal gerekliliklerle uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olabilir. Bu, hata veya önyargı riskini azaltarak daha doğru ve güvenilir modellere yol açabilir.
Daha İyi Uyum
Bir veri deposu, veri kullanımının izlenmesini ve denetlenmesini kolaylaştırarak mevzuat uyumluluğunun sağlanmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, verilerin doğru, eksiksiz ve güvenli olmasını sağlamaya yardımcı olabilecek erişim denetimleri, sürüm oluşturma ve köken izleme gibi özellikler de sağlayabilir. Bu, kuruluşların GDPR gibi veri gizliliği düzenlemelerine uymasına yardımcı olabilir ve hassas verilerin uyumlu ve sorumlu bir şekilde ele alınmasını sağlayabilir.
Açıklanabilir Yapay Zekaya Ulaşmak
Açıklanabilir AI (XAI) insanlar tarafından kolayca anlaşılabilen ve yorumlanabilen makine öğrenimi modellerinin ve algoritmalarının geliştirilmesini ifade eder. XAI'nin amacı, insanların AI modelleri tarafından alınan kararların arkasındaki mantığı anlamalarını sağlayarak AI sistemlerini daha şeffaf, güvenilir ve hesap verebilir hale getirmektir.
Kuruluşlar, açıklanabilir yapay zeka sürecinin bir parçası olarak bir özellik deposu kullanarak makine öğrenimi modellerinin şeffaflığını ve yorumlanabilirliğini geliştirerek düzenlemelere ve etik hususlara uymayı kolaylaştırabilir ve kullanıcılar ve paydaşlar arasında güven inşa edebilir.
Özellik Mağazası Bileşenleri
Modern özellik depoları tipik olarak üç temel bileşenden oluşur: veri dönüştürme, depolama ve sunum.
Dönüşüm
Dönüşümler, birçok makine öğrenimi (ML) projesinin kritik bir bileşenidir. Dönüşüm, ham verileri makine öğrenimi modellerini eğitmek veya tahminler yapmak için kullanılabilecek bir biçime dönüştürme sürecini ifade eder.
Ham veriler genellikle dağınık, tutarsız veya eksik olduğundan, makine öğrenimi modellerini eğitmek için doğrudan kullanmayı zorlaştırabileceğinden makine öğrenimi projelerinde dönüşümlere ihtiyaç vardır. Dönüşümler, verileri temizlemeye, normalleştirmeye ve önceden işlemeye yardımcı olarak onu makine öğrenimi modeli eğitimi için daha uygun hale getirir. Verilerin dönüştürülmesi, makine öğrenimi modelleri için girdi olarak kullanılabilecek ilgili özelliklerin çıkarılmasına yardımcı olabilir. Bu, özellik ölçekleme, özellik seçimi ve özellik mühendisliği gibi teknikleri içerebilir.
Makine öğrenimi projelerinde yaygın olarak kullanılan iki tür dönüştürme vardır: toplu dönüştürmeler ve akış dönüştürmeleri. Toplu dönüşümler, tipik olarak Apache Spark gibi bir toplu işleme çerçevesinde bir seferde sabit miktarda verinin işlenmesini içerir. Bu, belleğe sığmayacak kadar büyük olan büyük veri kümelerini işlemek için kullanışlıdır.
Öte yandan, akış dönüşümleri, verilerin gerçek zamanlı olarak, tipik olarak Apache Kafka gibi bir akış işleme çerçevesinde işlenmesini içerir. Bu, dolandırıcılık tespit veya öneri sistemleri gibi gerçek zamanlı tahminler gerektiren uygulamalar için kullanışlıdır.
Depolama
Özellik deposu özünde bir depolama çözümüdür - makine öğrenimi modellerinde kullanılan özellikleri verimli bir şekilde depolamak ve yönetmek için tasarlanmıştır. Büyük miktarlarda ham veriyi depolamak ve sorgulamak için optimize edilmiş geleneksel veri ambarlarının aksine, özellik depoları, bireysel özellikleri verimli ve ölçeklenebilir bir şekilde depolamak ve sunmak için optimize edilmiştir.
Özellik deposunun mimarisi genellikle iki bölümden oluşur: çevrimdışı ve çevrimiçi veritabanları. Çevrimdışı veritabanı toplu işleme ve özellik oluşturma ve dönüştürme gibi özellik mühendisliği görevleri için kullanılır. Çevrimiçi veritabanı, çıkarım sırasında ML modellerine gerçek zamanlı olarak özellikler sunmak için kullanılır ve hızlı ve verimli tahminlere olanak tanır. Bu mimari, özellik depolarının yüksek performans ve düşük gecikmeyi korurken büyük hacimli özellik ve sorguları işlemek için ölçeklenmesine olanak tanır.
Servis
Makine öğreniminde hizmet verme, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak veya kararlar almak için eğitilmiş bir model kullanma sürecini ifade eder. Sunum sırasında model, girdi verilerini alır ve bir tahmin veya karar oluşturmak için eğitim verilerinden öğrenilen kalıpları ve ilişkileri uygular.
Bu süreç, veriler alınırken gerçek zamanlı olarak veya periyodik olarak gruplar halinde gerçekleşebilir. Sunum, ML modellerinin üretim ortamlarında dağıtılmasına ve kullanılmasına izin verdiği için makine öğrenimi iş akışlarının kritik bir bileşenidir.
Özellik Mağazası ve MLOps
Özellik deposu, temel bir bileşendir. MLOps (Makine Öğrenimi İşlemleri), kuruluşların makine öğrenimi modellerini üretime geniş ölçekte dağıtmasını sağlayan bir dizi uygulama ve araç. MLOps, veri hazırlama ve model eğitiminden devreye alma ve izlemeye kadar tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü içerir.
Bir özellik deposunun MLOps sürecine nasıl uyduğu aşağıda açıklanmıştır:
- Veri Hazırlama: Özellik deposu, makine öğrenimi özelliklerini depolamak ve yönetmek için merkezi bir konum sağlayarak veri bilimcilerin model eğitimi için ihtiyaç duydukları özellikleri oluşturmasını, doğrulamasını ve depolamasını kolaylaştırır.
- Model eğitimi: Özellikler oluşturulduktan sonra, veri bilimcileri bunları makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanır. Özellik deposu, model eğitiminde kullanılan özelliklerin tutarlı ve sürümlendirilmiş olmasını sağlayarak veri bilimcilerin modelleri yeniden üretmesine ve verilerin farklı sürümlerinde sonuçları karşılaştırmasına olanak tanır.
- Model dağıtımı: Bir model eğitildikten sonra, üretime dağıtılması gerekir. Özellik deposu, tahminleri gerçek zamanlı olarak sunmak için kullanılabilecek tutarlı ve sürümlü bir dizi özellik sağlayarak dağıtım sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.
- İzleme ve geri bildirim: Bir model devreye alındıktan sonra, üretimde iyi performans göstermeye devam ettiğinden emin olmak için izlenmesi gerekir. Özellik deposu, veri bilimcilerin özelliklerin üretimde nasıl kullanıldığını anlamalarına yardımcı olarak model performansını izlemelerine ve iyileştirme alanlarını belirlemelerine olanak tanır.
Kuruluşlar, MLOps sürecinin bir parçası olarak bir özellik deposu kullanarak makine öğrenimi geliştirme sürecini kolaylaştırabilir, makine öğrenimi modellerini üretime dağıtmak için gereken süreyi ve kaynakları azaltabilir ve bu modellerin doğruluğunu ve performansını geliştirebilir.
Sonuç
Sonuç olarak, bir özellik deposu, makine öğrenimi modellerinde kullanılan özellikleri yönetmek ve sunmak için merkezi bir platformdur. Özellikleri yönetmenin sistematik ve verimli bir yolunu sunarak veri bilimcilerin ve mühendislerin makine öğrenimi modelleri geliştirmesini ve dağıtmasını kolaylaştırır.
Özellik deposu, veri bilimcileri, mühendisler ve MLOps uzmanları arasında daha iyi işbirliği sağlayarak eğitim ve hizmet katmanlarında özelliklerin tutarlılığını ve sürüm oluşturmasını sağlar. Bir özellik deposunda meta veri ve yönetişim özelliklerinin kullanılması, özellik seçimi ve mühendislik hakkında daha bilinçli kararlara yol açarak daha doğru modellerle sonuçlanabilir.
Ayrıca, önceden var olan özellikleri birden fazla model ve uygulamada yeniden kullanma yeteneği, özellik mühendisliği için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir. Özellik depoları, özellikler için tek bir doğruluk kaynağı sağlayarak, MLOps'ta uyumluluk ve yönetişimin sağlanmasına yardımcı olarak daha doğru, adil ve uyumlu modellere yol açabilir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :dır-dir
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- özetler
- hızlandırmak
- erişim
- ulaşılabilir
- sorumlu
- doğruluk
- doğru
- karşısında
- ilave
- avantaj
- Sonra
- AI
- AI sistemleri
- algoritmalar
- Türkiye
- Izin
- veriyor
- Ayrıca
- miktar
- tutarları
- an
- ve
- Apache
- Apache Kafka
- Apache Spark
- uygulamaları
- yaklaşım
- mimari
- ARE
- alanlar
- etrafında
- Geldiğinde
- AS
- At
- denetim
- temel
- BE
- Çünkü
- arkasında
- olmak
- faydaları
- Daha iyi
- arasında
- önyargıları
- Büyük
- her ikisi de
- inşa etmek
- bina
- by
- CAN
- merkezi
- zorluklar
- karakteristik
- işbirliği yapmak
- işbirliği
- çoğunlukla
- karşılaştırmak
- rekabet
- tamamlamak
- uyma
- uyumlu
- bileşen
- bileşenler
- sonuç
- hususlar
- tutarlı
- oluşur
- devam ediyor
- kontroller
- dönüştürme
- çekirdek
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- kritik
- veri
- Veri Hazırlama
- veri gizliliği
- veri depoları
- veritabanı
- veritabanları
- veri kümeleri
- VERİLER
- karar
- kararlar
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- açılma
- tasarlanmış
- Bulma
- geliştirmek
- gelişme
- farklı
- zor
- direkt olarak
- keşfetmek
- gereken
- sırasında
- kolay
- kolayca
- Etkili
- verimli
- verimli biçimde
- çaba
- etkinleştirmek
- sağlar
- etkinleştirme
- mühendis
- Mühendislik
- Mühendisler
- sağlamak
- olmasını sağlar
- sağlanması
- Tüm
- ortamları
- Hatalar
- öz
- gerekli
- törel
- Açıklanabilir AI
- çıkarmak
- Yüz
- adil
- HIZLI
- Daha hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- geribesleme
- Ad
- uygun
- sabit
- İçin
- biçim
- iskelet
- dolandırıcılık
- sahtekarlık tespiti
- itibaren
- Kazanç
- KVKK
- oluşturmak
- üreten
- gol
- yönetim
- el
- sap
- Var
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- Yüksek kaliteli
- Ne kadar
- HTTPS
- İnsanlar
- belirlemek
- iyileştirmek
- gelişmiş
- iyileşme
- in
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- bireysel
- aydınlatıcı
- bilgi
- giriş
- girişler
- içine
- yatırım
- dahil
- IT
- kafka
- büyük
- Gecikme
- katmanları
- öncülük etmek
- önemli
- öğrendim
- öğrenme
- yaşam döngüsü
- yer
- Düşük
- makine
- makine öğrenme
- yapılmış
- Ana
- sürdürmek
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- yönetme
- tavır
- çok
- pazar
- anlamına geliyor
- Bellek
- Metadata
- ML
- MLO'lar
- model
- modelleri
- izlemek
- izlenen
- izleme
- Daha
- çoklu
- Tabiat
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- yeni
- Yeni Özellikler
- edinme
- of
- çevrimdışı
- sık sık
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- Online
- Operasyon
- optimize
- or
- sipariş
- organizasyonlar
- düzenleme
- Diğer
- Bölüm
- parçalar
- desen
- yapmak
- performans
- periyodik
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- uygulamalar
- tahmin
- Tahminler
- hazırlık
- gizlilik
- süreç
- işleme
- üretim
- verimlilik
- Projeler
- özellik
- sağlamak
- sağlar
- sağlama
- kalite
- sorgular
- Çiğ
- işlenmemiş veri
- gerçek zaman
- Alınan
- Tavsiye
- azaltmak
- azaltır
- azaltarak
- ifade eder
- arıtmak
- yönetmelik
- düzenleyici
- Yasal Uygunluk
- İlişkiler
- ilgisi
- uygun
- güvenilir
- Depo
- gerektirir
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- Kaynaklar
- sorumlu
- Ortaya çıkan
- Sonuçlar
- yeniden
- Risk
- koşmak
- aynı
- Tasarruf
- ölçeklenebilir
- ölçek
- ölçekleme
- bilim adamları
- Ara
- güvenli
- seçim
- hassas
- hizmet vermek
- servis
- set
- birkaç
- paylaş
- önemli
- önemli ölçüde
- tek
- çözüm
- biraz
- Kaynak
- Kıvılcım
- uzmanlar
- paydaşlar
- hafızası
- mağaza
- mağaza
- dere
- akış
- kolaylaştırmak
- böyle
- uygun
- Sistemler
- alır
- Görev
- görevleri
- takım
- teknikleri
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- onlar
- Re-Tweet
- Bu
- üç
- boyunca
- zaman
- için
- birlikte
- çok
- araçlar
- Takip
- geleneksel
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- Dönüşüm
- dönüşümler
- dönüşüm
- Şeffaflık
- şeffaf
- Güven
- güvenilir
- Hakikat
- iki
- türleri
- tipik
- anlamak
- anladım
- birleşik
- aksine
- kullanım
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcılar
- kullanma
- DOĞRULA
- hacimleri
- Yol..
- yolları
- İYİ
- Ne
- Nedir
- hangi
- süre
- irade
- ile
- İş
- birlikte çalışmak
- iş akışları
- sen
- zefirnet