Магазин функцій – це централізована платформа для керування та обслуговування функцій, які використовуються в машинне навчання (ML) моделі. Функція — це індивідуальна вимірювана властивість або характеристика даних, яка використовується як вхідні дані для моделі ML. Щоб побудувати ефективні моделі ML, дуже важливо мати високоякісні, добре розроблені функції, які є актуальними та інформативними для поставленого завдання.
Сховище функцій забезпечує систематичний і ефективний спосіб керування та обслуговування функцій, полегшуючи роботу інженери даних і дослідники даних для розробки та розгортання моделей машинного навчання. У сховищі функцій фахівці з обробки даних можуть легко шукати, виявляти та отримувати доступ до вже існуючих функцій або створювати нові функції, а потім зберігати та ділитися ними між командами та проектами.
Сховище функцій забезпечує узгодженість функцій, їх версії та легкий доступ, що може призвести до значної економії часу та підвищення продуктивності. Він також забезпечує єдине джерело істини для функцій, зменшуючи ймовірність помилок або невідповідностей у розробці функцій.
Крім того, магазин функцій дозволяє краще управління і відповідність шляхом відстеження походження та використання функцій протягом життєвого циклу машинного навчання. Це спрощує моніторинг і перевірку функцій, які використовуються у виробничих моделях ML, допомагаючи переконатися, що вони точні, справедливі та неупереджені.
Чому вам потрібен магазин функцій
Оскільки все більше організацій інвестують у машинне навчання, команди стикаються з серйозними проблемами щодо отримання та організації даних. Ось деякі з основних переваг магазину функцій.
Покращена співпраця
Сховище функцій може покращити співпрацю між спеціалістами з обробки даних, інженерами та фахівцями MLOps, надаючи централізовану платформу для керування та обслуговування функцій. Це зменшує дублювання роботи, полегшуючи роботу команд над завданнями розробки функцій. Фахівці з даних та інженери можуть працювати разом, щоб створювати та вдосконалювати функції, а потім ділитися ними між проектами та командами.
Швидша розробка та розгортання
Сховище функцій може допомогти прискорити розробку моделей ML і забезпечити швидке розгортання у виробництві. Він абстрагує інженерні рівні, щоб зробити функції читання/запису легко доступними. Централізоване сховище функцій надає уніфіковане сховище всіх функцій, що полегшує дослідникам даних пошук і повторне використання вже існуючих функцій. Це може значно скоротити час і зусилля, необхідні для розробки функцій для нових моделей.
Це дає змогу використовувати підхід «збери один раз, використай багато разів». Це означає, що функції, розроблені для однієї моделі, можна повторно використовувати в кількох моделях і програмах, зменшуючи час і зусилля, необхідні для розробки функцій. Це може допомогти організаціям прискорити вихід на ринок і отримати конкурентну перевагу.
Покращена точність
Сховище функцій може підвищити точність моделей ML кількома способами. По-перше, використання метаданих у сховищі функцій може допомогти науковцям та інженерам із обробки даних краще зрозуміти функції, які використовуються в моделі, включаючи їх джерело, якість і релевантність. Це може сприяти прийняттю більш обґрунтованих рішень щодо вибору функцій і проектування, що призведе до створення точніших моделей.
По-друге, сховище функцій забезпечує узгодженість функцій на рівні навчання та обслуговування. Це допомагає переконатися, що моделі навчаються на тому самому наборі функцій, які використовуватимуться у виробництві, зменшуючи ризик зниження продуктивності через невідповідність функцій.
Нарешті, централізований характер сховища функцій може допомогти гарантувати, що функції є високоякісними, добре розробленими та сумісними з керуванням даними та нормативними вимогами. Це може привести до більш точних і надійних моделей, зменшуючи ризик помилок або зміщень.
Краща відповідність
Сховище даних може допомогти забезпечити відповідність нормативним вимогам, полегшуючи моніторинг і перевірку використання даних. Він також може надавати такі функції, як контроль доступу, керування версіями та відстеження походження, які можуть допомогти гарантувати, що дані точні, повні та безпечні. Це може допомогти організаціям дотримуватися нормативних актів щодо конфіденційності даних, таких як GDPR, і гарантувати, що конфіденційні дані обробляються відповідно до законів і відповідально.
Досягнення зрозумілого ШІ
Пояснюваний ШІ (XAI) відноситься до розробки моделей машинного навчання та алгоритмів, які люди можуть легко зрозуміти та інтерпретувати. Мета XAI — зробити системи штучного інтелекту більш прозорими, надійними та підзвітними, дозволяючи людям зрозуміти обґрунтування рішень, прийнятих моделями штучного інтелекту.
Використовуючи сховище функцій як частину зрозумілого процесу штучного інтелекту, організації можуть підвищити прозорість і інтерпретацію своїх моделей машинного навчання, спростивши дотримання правил і етичних міркувань, а також зміцнивши довіру користувачів і зацікавлених сторін.
Компоненти магазину функцій
Сучасні сховища функцій зазвичай складаються з трьох основних компонентів: перетворення даних, зберігання та обслуговування.
Перетворення
Перетворення є критично важливим компонентом багатьох проектів машинного навчання (ML). Перетворення відноситься до процесу перетворення необроблених даних у формат, який можна використовувати для навчання моделей ML або прогнозування.
Трансформації потрібні в проектах ML, оскільки необроблені дані часто безладні, суперечливі або неповні, що може ускладнити їх використання безпосередньо для навчання моделей ML. Трансформації можуть допомогти очистити, нормалізувати та попередню обробку даних, роблячи їх більш придатними для навчання моделі ML. Перетворення даних може допомогти отримати з них релевантні функції, які можна використовувати як вхідні дані для моделей ML. Це може включати такі методи, як масштабування функцій, вибір функцій та розробка функцій.
У проектах ML зазвичай використовуються два типи перетворень: пакетні перетворення та потокові перетворення. Пакетні перетворення передбачають обробку фіксованого обсягу даних за раз, як правило, у середовищі пакетної обробки, наприклад Apache Spark. Це корисно для обробки великих наборів даних, які занадто великі, щоб поміститися в пам’ять.
З іншого боку, потокові перетворення передбачають обробку даних у реальному часі по мірі їх надходження, як правило, у середовищі обробки потоків, наприклад Apache Kafka. Це корисно для додатків, які вимагають прогнозування в реальному часі, наприклад систем виявлення шахрайства або рекомендацій.
зберігання
Сховище функцій — це, по суті, рішення для зберігання даних — воно призначене для ефективного зберігання та керування функціями, які використовуються в моделях машинного навчання. На відміну від традиційних сховищ даних, які оптимізовані для зберігання та запиту великих обсягів необроблених даних, сховища функцій оптимізовані для зберігання та обслуговування окремих функцій ефективним і масштабованим способом.
Архітектура сховища функцій зазвичай складається з двох частин: автономної та онлайнової бази даних. Офлайн-база даних використовується для пакетної обробки та завдань розробки функцій, таких як створення та перетворення функцій. Онлайн-база даних використовується для надання функцій у режимі реального часу моделям ML під час логічного висновку, що дозволяє робити швидкі та ефективні прогнози. Ця архітектура дозволяє масштабувати сховища функцій для обробки великих обсягів функцій і запитів, зберігаючи високу продуктивність і низьку затримку.
Обслуговування
Обслуговування в машинному навчанні стосується процесу використання навченої моделі для прогнозування або прийняття рішень на основі нових даних. Під час обслуговування модель приймає вхідні дані та застосовує вивчені шаблони та зв’язки з навчальних даних для створення прогнозу чи рішення.
Цей процес може відбуватися в режимі реального часу в міру отримання даних або періодично пакетами. Обслуговування є критично важливим компонентом робочих процесів машинного навчання, оскільки дозволяє розгортати та використовувати моделі ML у виробничих середовищах.
Магазин функцій і MLOps
Сховище функцій є важливим компонентом MLOps (операції машинного навчання), набір практик і інструментів, які дозволяють організаціям розгортати моделі машинного навчання в масштабному виробництві. MLOps включає весь життєвий цикл машинного навчання, від підготовки даних і навчання моделі до розгортання та моніторингу.
Ось як сховище функцій вписується в процес MLOps:
- Підготовка даних: Сховище функцій надає централізоване місце для зберігання та керування функціями машинного навчання, що полегшує науковцям обробки даних створення, перевірку та зберігання функцій, необхідних для навчання моделі.
- Тренування моделі: Після створення функцій дослідники обробки даних використовують їх для навчання моделей машинного навчання. Сховище функцій гарантує, що функції, які використовуються під час навчання моделі, є узгодженими та мають версії, що дозволяє спеціалістам із обробки даних відтворювати моделі та порівнювати результати в різних версіях даних.
- Розгортання моделі: Після того, як модель навчена, її потрібно розгорнути у виробництві. Сховище функцій може допомогти оптимізувати процес розгортання, надаючи послідовний набір функцій із версіями, які можна використовувати для надання прогнозів у реальному часі.
- Моніторинг і зворотній зв'язок: Після того, як модель розгорнуто, її потрібно контролювати, щоб переконатися, що вона продовжує добре працювати у виробництві. Сховище функцій може допомогти дослідникам даних зрозуміти, як функції використовуються у виробництві, дозволяючи їм відстежувати продуктивність моделі та визначати області для вдосконалення.
Використовуючи сховище функцій як частину процесу MLOps, організації можуть оптимізувати процес розробки машинного навчання, скоротити час і ресурси, необхідні для розгортання моделей машинного навчання у виробництві, а також підвищити точність і продуктивність цих моделей.
Висновок
Підсумовуючи, сховище функцій — це централізована платформа для керування та обслуговування функцій, які використовуються в моделях машинного навчання. Він забезпечує систематичний і ефективний спосіб керування функціями, полегшуючи науковцям та інженерам обробки даних розробку та розгортання моделей ML.
Сховище функцій забезпечує кращу співпрацю між дослідниками даних, інженерами та фахівцями з MLOps, забезпечуючи послідовність і версії функцій на рівнях навчання та обслуговування. Використання метаданих і функцій керування в сховищі функцій може сприяти прийняттю більш обґрунтованих рішень щодо вибору та розробки функцій, що призведе до більш точних моделей.
Крім того, можливість повторного використання вже існуючих функцій у багатьох моделях і програмах може значно скоротити час і зусилля, необхідні для розробки функцій. Надаючи єдине джерело правдивих відомостей про функції, сховища функцій можуть допомогти забезпечити відповідність і управління в MLOps, створюючи більш точні, справедливі та сумісні моделі.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
- Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
- джерело: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :є
- a
- здатність
- МЕНЮ
- тези
- прискорювати
- доступ
- доступною
- підзвітний
- точність
- точний
- через
- доповнення
- Перевага
- після
- AI
- Системи ШІ
- алгоритми
- ВСІ
- Дозволити
- дозволяє
- Також
- кількість
- суми
- an
- та
- Apache
- Апач Кафка
- Apache Spark
- застосування
- підхід
- архітектура
- ЕСТЬ
- області
- навколо
- Прибуває
- AS
- At
- аудит
- основа
- BE
- оскільки
- за
- буття
- Переваги
- Краще
- між
- упередження
- Великий
- обидва
- будувати
- Створюємо
- by
- CAN
- централізована
- проблеми
- характеристика
- співпрацювати
- співробітництво
- зазвичай
- порівняти
- конкурентоспроможний
- повний
- дотримання
- поступливий
- компонент
- Компоненти
- висновок
- міркування
- послідовний
- складається
- триває
- управління
- перетворення
- Core
- створювати
- створений
- критичний
- дані
- Підготовка даних
- конфіденційність даних
- сховища даних
- Database
- базами даних
- набори даних
- ПЕРЕДАЧА
- рішення
- рішення
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- призначений
- Виявлення
- розвивати
- розробка
- різний
- важкий
- безпосередньо
- відкрити
- два
- під час
- легше
- легко
- Ефективний
- ефективний
- продуктивно
- зусилля
- включіть
- дозволяє
- дозволяє
- інженер
- Машинобудування
- Інженери
- забезпечувати
- гарантує
- забезпечення
- Весь
- середовищах
- помилки
- сутність
- істотний
- етичний
- Пояснюваний ШІ
- витяг
- Face
- ярмарок
- ШВИДКО
- швидше
- особливість
- риси
- зворотний зв'язок
- Перший
- відповідати
- фіксованою
- для
- формат
- Рамки
- шахрайство
- виявлення шахрайства
- від
- Отримувати
- GDPR
- породжувати
- породжує
- мета
- управління
- рука
- обробляти
- Мати
- допомога
- допомогу
- допомагає
- тут
- Високий
- високоякісний
- Як
- HTTPS
- Людей
- ідентифікувати
- удосконалювати
- поліпшений
- поліпшення
- in
- У тому числі
- Augmenter
- індивідуальний
- інформативний
- повідомив
- вхід
- витрати
- в
- інвестування
- залучати
- IT
- кафка
- великий
- Затримка
- шарів
- вести
- провідний
- вчений
- вивчення
- Життєвий цикл
- розташування
- низький
- машина
- навчання за допомогою машини
- made
- головний
- збереження
- основний
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- управляти
- управління
- манера
- багато
- ринок
- засоби
- пам'ять
- метадані
- ML
- MLOps
- модель
- Моделі
- монітор
- контрольований
- моніторинг
- більше
- множинний
- природа
- Необхідність
- необхідний
- потреби
- Нові
- Нові можливості
- отримання
- of
- offline
- часто
- on
- один раз
- ONE
- онлайн
- операції
- оптимізований
- or
- порядок
- організації
- організація
- Інше
- частина
- частини
- моделі
- виконувати
- продуктивність
- періодичний
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- практики
- прогноз
- Прогнози
- підготовка
- недоторканність приватного життя
- процес
- обробка
- Production
- продуктивність
- проектів
- власність
- забезпечувати
- забезпечує
- забезпечення
- якість
- запити
- Сировина
- необроблені дані
- реального часу
- отримано
- Рекомендація
- зменшити
- знижує
- зниження
- відноситься
- удосконалювати
- правила
- регуляторні
- Відповідність нормативам
- Відносини
- актуальність
- доречний
- надійний
- Сховище
- вимагати
- вимагається
- Вимога
- ресурси
- відповідальний
- в результаті
- результати
- знову використовувати
- Risk
- прогін
- то ж
- Економія
- масштабовані
- шкала
- Масштабування
- Вчені
- Пошук
- безпечний
- вибір
- чутливий
- служити
- виступаючої
- комплект
- кілька
- Поділитись
- значний
- істотно
- один
- рішення
- деякі
- Source
- Іскритися
- Фахівці
- зацікавлених сторін
- зберігання
- зберігати
- магазинів
- потік
- потоковий
- раціоналізувати
- такі
- підходящий
- Systems
- приймає
- Завдання
- завдання
- команди
- методи
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- вони
- це
- ті
- три
- по всьому
- час
- до
- разом
- занадто
- інструменти
- Відстеження
- традиційний
- поїзд
- навчений
- Навчання
- Перетворення
- перетворень
- перетворення
- прозорість
- прозорий
- Довіряйте
- заслуговуючий довіри
- Правда
- два
- Типи
- типово
- розуміти
- зрозуміла
- єдиний
- на відміну від
- Використання
- використання
- використовуваний
- користувачі
- використання
- ПЕРЕВІР
- Обсяги
- шлях..
- способи
- ДОБРЕ
- Що
- Що таке
- який
- в той час як
- волі
- з
- Work
- працювати разом
- Робочі процеси
- ви
- зефірнет