Cửa hàng tính năng là một nền tảng tập trung để quản lý và phục vụ các tính năng được sử dụng trong học máy (ML) các mô hình. Tính năng là một thuộc tính hoặc đặc tính có thể đo lường riêng lẻ của dữ liệu được sử dụng làm đầu vào cho mô hình ML. Để xây dựng các mô hình ML hiệu quả, điều quan trọng là phải có các tính năng chất lượng cao, được thiết kế tốt, vừa phù hợp vừa mang tính thông tin cho nhiệm vụ hiện tại.
Cửa hàng tính năng cung cấp một cách có hệ thống và hiệu quả để quản lý và phục vụ các tính năng, giúp việc sử dụng dễ dàng hơn. kỹ sư dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu để phát triển và triển khai các mô hình ML. Trong kho tính năng, các nhà khoa học dữ liệu có thể dễ dàng tìm kiếm, khám phá và truy cập các tính năng có sẵn hoặc tạo các tính năng mới, sau đó lưu trữ và chia sẻ chúng giữa các nhóm và dự án.
Kho tính năng đảm bảo rằng các tính năng nhất quán, được phiên bản và có thể truy cập dễ dàng, điều này có thể giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và cải thiện năng suất. Nó cũng cung cấp một nguồn thông tin chính xác duy nhất cho các tính năng, giảm khả năng xảy ra lỗi hoặc sự không nhất quán trong kỹ thuật tính năng.
Ngoài ra, một cửa hàng tính năng cho phép tốt hơn quản trị và tuân thủ bằng cách theo dõi dòng dõi và cách sử dụng các tính năng trong suốt vòng đời ML. Điều này giúp việc giám sát và kiểm tra các tính năng được sử dụng trong các mô hình ML sản xuất trở nên dễ dàng hơn, giúp đảm bảo rằng chúng chính xác, công bằng và không thiên vị.
Tại sao bạn cần một cửa hàng tính năng
Khi ngày càng có nhiều tổ chức đầu tư vào học máy, các nhóm phải đối mặt với những thách thức lớn xung quanh việc thu thập và sắp xếp dữ liệu. Dưới đây là một số lợi ích chính của một cửa hàng tính năng.
Cộng tác được cải thiện
Cửa hàng tính năng có thể cải thiện sự cộng tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và chuyên gia MLOps bằng cách cung cấp nền tảng tập trung để quản lý và cung cấp các tính năng. Điều này làm giảm sự trùng lặp trong công việc, giúp các nhóm cộng tác dễ dàng hơn trong các nhiệm vụ kỹ thuật tính năng. Các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu có thể làm việc cùng nhau để tạo và cải tiến các tính năng, sau đó chia sẻ chúng giữa các dự án và nhóm.
Phát triển và triển khai nhanh hơn
Cửa hàng tính năng có thể giúp đẩy nhanh quá trình phát triển các mô hình ML và cho phép triển khai sản xuất nhanh hơn. Nó trừu tượng hóa các lớp kỹ thuật để làm cho các tính năng đọc/ghi có thể truy cập dễ dàng. Cửa hàng tính năng tập trung cung cấp kho lưu trữ thống nhất tất cả các tính năng, giúp các nhà khoa học dữ liệu khám phá và sử dụng lại các tính năng có sẵn dễ dàng hơn. Điều này có thể giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để thiết kế các tính năng cho mô hình mới.
Nó cho phép áp dụng phương pháp “xây một lần, tái sử dụng nhiều lần”. Điều này có nghĩa là các tính năng được thiết kế cho một mô hình có thể được sử dụng lại trên nhiều mô hình và ứng dụng, giúp giảm thời gian và công sức cần thiết cho kỹ thuật tính năng. Điều này có thể giúp các tổ chức đẩy nhanh thời gian tiếp thị và đạt được lợi thế cạnh tranh.
Cải thiện độ chính xác
Cửa hàng tính năng có thể tăng độ chính xác của mô hình ML theo nhiều cách. Đầu tiên, việc sử dụng siêu dữ liệu trong kho lưu trữ tính năng có thể giúp các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu hiểu rõ hơn về các tính năng đang được sử dụng trong mô hình, bao gồm nguồn, chất lượng và mức độ liên quan của chúng. Điều này có thể dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn về lựa chọn tính năng và kỹ thuật, từ đó tạo ra các mô hình chính xác hơn.
Thứ hai, kho tính năng đảm bảo tính nhất quán của các tính năng trên các lớp đào tạo và phục vụ. Điều này giúp đảm bảo rằng các mô hình được đào tạo trên cùng một bộ tính năng sẽ được sử dụng trong sản xuất, giảm nguy cơ suy giảm hiệu suất do tính năng không khớp.
Cuối cùng, tính chất tập trung của cửa hàng tính năng có thể giúp đảm bảo rằng các tính năng có chất lượng cao, được thiết kế tốt và tuân thủ các yêu cầu quản lý cũng như quản lý dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến các mô hình chính xác và đáng tin cậy hơn, giảm nguy cơ sai sót hoặc sai lệch.
Tuân thủ tốt hơn
Kho lưu trữ dữ liệu có thể giúp đảm bảo tuân thủ quy định bằng cách giúp việc giám sát và kiểm tra việc sử dụng dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Nó cũng có thể cung cấp các tính năng như kiểm soát quyền truy cập, lập phiên bản và theo dõi dòng dõi, có thể giúp đảm bảo dữ liệu chính xác, đầy đủ và an toàn. Điều này có thể giúp các tổ chức tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như GDPR và đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm được xử lý theo cách tuân thủ và có trách nhiệm.
Đạt được AI có thể giải thích được
AI có thể giải thích (XAI) đề cập đến sự phát triển của các mô hình và thuật toán học máy mà con người có thể dễ dàng hiểu và giải thích. Mục tiêu của XAI là làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch, đáng tin cậy và có trách nhiệm hơn bằng cách cho phép con người hiểu lý do đằng sau các quyết định của các mô hình AI.
Bằng cách sử dụng kho tính năng như một phần của quy trình AI có thể giải thích, các tổ chức có thể cải thiện tính minh bạch và khả năng diễn giải của mô hình học máy của họ, giúp việc tuân thủ các quy định và cân nhắc về đạo đức trở nên dễ dàng hơn cũng như tạo dựng niềm tin với người dùng và các bên liên quan.
Thành phần cửa hàng tính năng
Các cửa hàng tính năng hiện đại thường bao gồm ba thành phần cốt lõi: chuyển đổi dữ liệu, lưu trữ và phân phối.
Chuyển đổi
Chuyển đổi là một thành phần quan trọng của nhiều dự án học máy (ML). Chuyển đổi đề cập đến quá trình chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng có thể được sử dụng để đào tạo mô hình ML hoặc đưa ra dự đoán.
Các chuyển đổi là cần thiết trong các dự án ML vì dữ liệu thô thường lộn xộn, không nhất quán hoặc không đầy đủ, điều này có thể gây khó khăn khi sử dụng trực tiếp để đào tạo các mô hình ML. Các phép biến đổi có thể giúp làm sạch, chuẩn hóa và xử lý trước dữ liệu, giúp dữ liệu phù hợp hơn cho việc đào tạo mô hình ML. Việc chuyển đổi dữ liệu có thể giúp trích xuất các tính năng có liên quan từ nó, có thể được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình ML. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật như chia tỷ lệ tính năng, lựa chọn tính năng và kỹ thuật tính năng.
Có hai loại chuyển đổi thường được sử dụng trong các dự án ML: chuyển đổi hàng loạt và chuyển đổi trực tuyến. Chuyển đổi hàng loạt liên quan đến việc xử lý một lượng dữ liệu cố định tại một thời điểm, thường là trong khung xử lý hàng loạt như Apache Spark. Điều này rất hữu ích để xử lý các tập dữ liệu lớn quá lớn để vừa với bộ nhớ.
Mặt khác, các phép biến đổi truyền phát liên quan đến việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực khi nó đến, thường là trong khung xử lý luồng như Apache Kafka. Điều này hữu ích cho các ứng dụng yêu cầu dự đoán theo thời gian thực, chẳng hạn như hệ thống phát hiện hoặc đề xuất gian lận.
Kho
Cửa hàng tính năng về bản chất là một giải pháp lưu trữ – nó được thiết kế để lưu trữ và quản lý hiệu quả các tính năng được sử dụng trong các mô hình học máy. Không giống như kho dữ liệu truyền thống được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn lượng lớn dữ liệu thô, kho tính năng được tối ưu hóa để lưu trữ và phục vụ các tính năng riêng lẻ theo cách hiệu quả và có thể mở rộng.
Kiến trúc của một cửa hàng tính năng thường bao gồm hai phần: cơ sở dữ liệu ngoại tuyến và trực tuyến. Cơ sở dữ liệu ngoại tuyến được sử dụng để xử lý hàng loạt và thực hiện các tác vụ kỹ thuật tính năng, chẳng hạn như tạo và chuyển đổi các tính năng. Cơ sở dữ liệu trực tuyến được sử dụng để cung cấp các tính năng trong thời gian thực cho các mô hình ML trong quá trình suy luận, cho phép dự đoán nhanh chóng và hiệu quả. Kiến trúc này cho phép các cửa hàng tính năng mở rộng quy mô để xử lý khối lượng lớn tính năng và truy vấn, đồng thời duy trì hiệu suất cao và độ trễ thấp.
Phục vụ
Phục vụ trong học máy đề cập đến quá trình sử dụng mô hình được đào tạo để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về dữ liệu mới. Trong quá trình phân phối, mô hình lấy dữ liệu đầu vào và áp dụng các mẫu và mối quan hệ đã học từ dữ liệu huấn luyện để tạo ra dự đoán hoặc quyết định.
Quá trình này có thể diễn ra theo thời gian thực khi dữ liệu được nhận hoặc theo đợt theo định kỳ. Cung cấp là một thành phần quan trọng trong quy trình học máy vì nó cho phép triển khai và sử dụng các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
Cửa hàng tính năng và MLOps
Cửa hàng tính năng là một thành phần thiết yếu của MLOps (Hoạt động học máy), một tập hợp các phương pháp và công cụ cho phép các tổ chức triển khai các mô hình học máy vào sản xuất trên quy mô lớn. MLOps liên quan đến toàn bộ vòng đời của máy học, từ chuẩn bị dữ liệu và đào tạo mô hình đến triển khai và giám sát.
Đây là cách một cửa hàng tính năng phù hợp với quy trình MLOps:
- Chuẩn bị dữ liệu: Kho tính năng cung cấp một vị trí tập trung để lưu trữ và quản lý các tính năng học máy, giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tạo, xác thực và lưu trữ các tính năng họ cần để đào tạo mô hình.
- Đào tạo người mẫu: Sau khi các tính năng được tạo, các nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng chúng để đào tạo các mô hình học máy. Kho tính năng đảm bảo rằng các tính năng được sử dụng trong đào tạo mô hình là nhất quán và được phiên bản, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tái tạo mô hình và so sánh kết quả giữa các phiên bản dữ liệu khác nhau.
- Triển khai mô hình: Sau khi một mô hình được đào tạo, nó cần được triển khai vào sản xuất. Kho tính năng có thể giúp hợp lý hóa quy trình triển khai bằng cách cung cấp một bộ tính năng nhất quán và được phiên bản hóa có thể được sử dụng để phân phối các dự đoán trong thời gian thực.
- Giám sát và phản hồi: Khi một mô hình được triển khai, nó cần được giám sát để đảm bảo rằng nó tiếp tục hoạt động tốt trong sản xuất. Kho lưu trữ tính năng có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu hiểu cách các tính năng đang được sử dụng trong sản xuất, cho phép họ giám sát hiệu suất của mô hình và xác định các khu vực cần cải thiện.
Bằng cách sử dụng kho tính năng như một phần của quy trình MLOps, các tổ chức có thể hợp lý hóa quy trình phát triển máy học, giảm thời gian và nguồn lực cần thiết để triển khai các mô hình máy học vào sản xuất, đồng thời cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình đó.
Kết luận
Tóm lại, cửa hàng tính năng là một nền tảng tập trung để quản lý và phục vụ các tính năng được sử dụng trong các mô hình học máy. Nó cung cấp một cách có hệ thống và hiệu quả để quản lý các tính năng, giúp các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu dễ dàng phát triển và triển khai các mô hình ML hơn.
Kho tính năng cho phép cộng tác tốt hơn giữa các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và chuyên gia MLOps, đảm bảo tính nhất quán và phiên bản của các tính năng trên các lớp đào tạo và phục vụ. Việc sử dụng siêu dữ liệu và các tính năng quản trị trong kho tính năng có thể dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn về việc lựa chọn tính năng và kỹ thuật, từ đó tạo ra các mô hình chính xác hơn.
Hơn nữa, khả năng sử dụng lại các tính năng có sẵn trên nhiều mô hình và ứng dụng có thể giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết cho kỹ thuật tính năng. Bằng cách cung cấp một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất cho các tính năng, các cửa hàng tính năng có thể giúp đảm bảo tính tuân thủ và quản trị trong MLOps, dẫn đến các mô hình chính xác, công bằng và tuân thủ hơn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.dataversity.net/what-is-a-feature-store-in-machine-learning/
- :là
- a
- có khả năng
- Giới thiệu
- tóm tắt
- đẩy nhanh tiến độ
- truy cập
- có thể truy cập
- trách nhiệm
- chính xác
- chính xác
- ngang qua
- Ngoài ra
- Lợi thế
- Sau
- AI
- Hệ thống AI
- thuật toán
- Tất cả
- Cho phép
- cho phép
- Ngoài ra
- số lượng
- số lượng
- an
- và
- Apache
- Kafka Apache
- Apache Spark
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- kiến trúc
- LÀ
- khu vực
- xung quanh
- Đến
- AS
- At
- kiểm toán
- cơ sở
- BE
- bởi vì
- sau
- được
- Lợi ích
- Hơn
- giữa
- thành kiến
- lớn
- cả hai
- xây dựng
- Xây dựng
- by
- CAN
- tập trung
- thách thức
- đặc trưng
- hợp tác
- hợp tác
- thông thường
- so sánh
- cạnh tranh
- hoàn thành
- tuân thủ
- compliant
- thành phần
- các thành phần
- phần kết luận
- sự cân nhắc
- thích hợp
- bao gồm
- liên tiếp
- điều khiển
- chuyển đổi
- Trung tâm
- tạo
- tạo ra
- quan trọng
- dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- dữ liệu riêng tư
- Kho dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- bộ dữ liệu
- PHỔ THÔNG DỮ LIỆU
- quyết định
- quyết định
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- thiết kế
- Phát hiện
- phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- khó khăn
- trực tiếp
- khám phá
- hai
- suốt trong
- dễ dàng hơn
- dễ dàng
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- cho phép
- cho phép
- cho phép
- ky sư
- Kỹ Sư
- Kỹ sư
- đảm bảo
- đảm bảo
- đảm bảo
- Toàn bộ
- môi trường
- lỗi
- bản chất
- thiết yếu
- đạo đức
- AI có thể giải thích
- trích xuất
- Đối mặt
- công bằng
- NHANH
- nhanh hơn
- Đặc tính
- Tính năng
- thông tin phản hồi
- Tên
- phù hợp với
- cố định
- Trong
- định dạng
- Khung
- gian lận
- phát hiện gian lận
- từ
- Thu được
- GDPR
- tạo ra
- tạo ra
- mục tiêu
- quản trị
- tay
- xử lý
- Có
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- tại đây
- Cao
- chất lượng cao
- Độ đáng tin của
- HTTPS
- Con người
- xác định
- nâng cao
- cải thiện
- cải thiện
- in
- Bao gồm
- Tăng lên
- hệ thống riêng biệt,
- thông tin
- thông báo
- đầu vào
- đầu vào
- trong
- đầu tư
- liên quan
- IT
- Kafka
- lớn
- Độ trễ
- lớp
- dẫn
- hàng đầu
- học
- học tập
- vòng đời
- địa điểm thư viện nào
- Thấp
- máy
- học máy
- thực hiện
- Chủ yếu
- duy trì
- chính
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- quản lý
- cách thức
- nhiều
- thị trường
- có nghĩa
- Bộ nhớ
- Siêu dữ liệu
- ML
- MLOps
- kiểu mẫu
- mô hình
- Màn Hình
- theo dõi
- giám sát
- chi tiết
- nhiều
- Thiên nhiên
- Cần
- cần thiết
- nhu cầu
- Mới
- Các tính năng mới
- có được
- of
- Ngoại tuyến
- thường
- on
- hàng loạt
- ONE
- Trực tuyến
- Hoạt động
- tối ưu hóa
- or
- gọi món
- tổ chức
- tổ chức
- Nền tảng khác
- một phần
- các bộ phận
- mô hình
- thực hiện
- hiệu suất
- định kỳ
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- thực hành
- dự đoán
- Dự đoán
- chuẩn bị
- riêng tư
- quá trình
- xử lý
- Sản lượng
- năng suất
- dự án
- tài sản
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- chất lượng
- truy vấn
- Nguyên
- dữ liệu thô
- thời gian thực
- nhận
- Khuyến nghị
- giảm
- làm giảm
- giảm
- đề cập
- lọc
- quy định
- nhà quản lý
- Tuân thủ quy định
- Mối quan hệ
- sự liên quan
- có liên quan
- đáng tin cậy
- kho
- yêu cầu
- cần phải
- Yêu cầu
- Thông tin
- chịu trách nhiệm
- kết quả
- Kết quả
- tái sử dụng
- Nguy cơ
- chạy
- tương tự
- Tiết kiệm
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- mở rộng quy mô
- các nhà khoa học
- Tìm kiếm
- an toàn
- lựa chọn
- nhạy cảm
- phục vụ
- phục vụ
- định
- một số
- Chia sẻ
- có ý nghĩa
- đáng kể
- duy nhất
- giải pháp
- một số
- nguồn
- Spark
- chuyên gia
- các bên liên quan
- là gắn
- hàng
- cửa hàng
- dòng
- trực tuyến
- hợp lý hóa
- như vậy
- phù hợp
- hệ thống
- mất
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- đội
- kỹ thuật
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- họ
- điều này
- những
- số ba
- khắp
- thời gian
- đến
- bên nhau
- quá
- công cụ
- Theo dõi
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- biến đổi
- biến đổi
- Minh bạch
- minh bạch
- NIỀM TIN
- đáng tin cậy
- Sự thật
- hai
- loại
- thường
- hiểu
- hiểu
- thống nhât
- không giống
- Sử dụng
- sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- HIỆU LỰC
- khối lượng
- Đường..
- cách
- TỐT
- Điều gì
- Là gì
- cái nào
- trong khi
- sẽ
- với
- Công việc
- làm việc cùng nhau
- Luồng công việc
- bạn
- zephyrnet