特征存储是一个集中平台,用于管理和服务所使用的特征 机器学习(ML) 楷模。 特征是用作 ML 模型输入的数据的单个可测量属性或特征。 为了构建有效的机器学习模型,拥有高质量、精心设计的特征至关重要,这些特征与当前任务相关且信息丰富。
特征存储提供了一种系统且高效的方法来管理和服务特征,使 数据工程师 和数据科学家开发和部署机器学习模型。 在特征存储中,数据科学家可以轻松搜索、发现和访问预先存在的特征,或创建新特征,然后在团队和项目之间存储和共享它们。
功能存储可确保功能一致、版本化且易于访问,这可以显着节省时间并提高生产力。 它还为特征提供了单一事实来源,减少了特征工程中出现错误或不一致的可能性。
此外,特征存储可以更好地 治理 通过跟踪整个 ML 生命周期中功能的沿袭和使用情况来确保合规性。 这使得监控和审核生产机器学习模型中使用的功能变得更加容易,有助于确保它们准确、公平和公正。
为什么需要特征存储
随着越来越多的组织投资机器学习,团队在获取和组织数据方面面临着重大挑战。 以下是特征存储的一些主要优点。
改善协作
特征存储可以通过提供用于管理和服务特征的集中平台来改善数据科学家、工程师和 MLOps 专家之间的协作。 这减少了重复工作,使团队更容易在功能工程任务上进行协作。 数据科学家和工程师可以共同创建和完善功能,然后在项目和团队之间共享它们。
更快的开发和部署
特征存储可以帮助加速 ML 模型的开发并实现更快的部署到生产。 它抽象了工程层,使读/写功能易于访问。 集中式特征存储提供所有特征的统一存储库,使数据科学家更容易发现和重用预先存在的特征。 这可以显着减少为新模型设计功能所需的时间和精力。
它实现了“构建一次,重复使用多次”的方法。 这意味着为一个模型设计的特征可以在多个模型和应用程序中重复使用,从而减少特征工程所需的时间和精力。 这可以帮助组织加快上市时间并获得竞争优势。
提高精度
特征存储可以通过多种方式提高 ML 模型的准确性。 首先,在特征存储中使用元数据可以帮助数据科学家和工程师更好地理解模型中使用的特征,包括它们的来源、质量和相关性。 这可以导致有关特征选择和工程的更明智的决策,从而产生更准确的模型。
其次,特征存储确保训练层和服务层特征的一致性。 这有助于确保模型在生产中使用的同一组特征上进行训练,从而降低由于特征不匹配而导致性能下降的风险。
最后,特征存储的集中化性质有助于确保特征的高质量、设计良好并且符合数据治理和监管要求。 这可以带来更准确、更可靠的模型,降低错误或偏差的风险。
更好的合规性
数据存储可以更轻松地监视和审核数据使用情况,从而帮助确保法规遵从性。 它还可以提供访问控制、版本控制和沿袭跟踪等功能,这有助于确保数据准确、完整和安全。 这可以帮助组织遵守数据隐私法规(例如 GDPR),并确保以合规和负责任的方式处理敏感数据。
实现可解释的人工智能
可解释的人工智能 (XAI) 指开发易于人类理解和解释的机器学习模型和算法。 XAI 的目标是让人类能够理解人工智能模型决策背后的推理,从而使人工智能系统更加透明、可信和负责任。
通过使用特征存储作为可解释的人工智能流程的一部分,组织可以提高机器学习模型的透明度和可解释性,从而更容易遵守法规和道德考虑,并与用户和利益相关者建立信任。
特征存储组件
现代特征存储通常由三个核心组件组成:数据转换、存储和服务。
转型
转换是许多机器学习 (ML) 项目的关键组成部分。 转换是指将原始数据转换为可用于训练 ML 模型或进行预测的格式的过程。
机器学习项目需要进行转换,因为原始数据通常很混乱、不一致或不完整,这使得很难直接用于训练机器学习模型。 转换可以帮助清理、标准化和预处理数据,使其更适合 ML 模型训练。 转换数据有助于从中提取相关特征,这些特征可以用作机器学习模型的输入。 这可能涉及特征缩放、特征选择和特征工程等技术。
ML 项目中常用的转换有两种类型:批量转换和流式转换。 批量转换涉及一次处理固定数量的数据,通常在 Apache Spark 等批处理框架中。 这对于处理太大而无法装入内存的大型数据集非常有用。
另一方面,流式转换涉及在数据到达时对其进行实时处理,通常在 Apache Kafka 等流处理框架中进行。 这对于需要实时预测的应用程序非常有用,例如欺诈检测或推荐系统。
存储
特征存储本质上是一种存储解决方案——它旨在有效地存储和管理机器学习模型中使用的特征。 与针对存储和查询大量原始数据进行优化的传统数据仓库不同,特征存储针对以高效且可扩展的方式存储和服务各个特征进行了优化。
特征存储的架构通常由两部分组成:离线数据库和在线数据库。 离线数据库用于批处理和特征工程任务,例如生成和转换特征。 在线数据库用于在推理过程中向 ML 模型实时提供特征,从而实现快速高效的预测。 这种架构允许特征存储扩展以处理大量特征和查询,同时保持高性能和低延迟。
服务
机器学习中的服务是指使用经过训练的模型对新数据进行预测或决策的过程。 在服务期间,模型接收输入数据并应用从训练数据中学习到的模式和关系来生成预测或决策。
此过程可以在接收数据时实时发生,也可以定期分批进行。 服务是机器学习工作流程的关键组成部分,因为它允许在生产环境中部署和使用 ML 模型。
特征存储和 MLOps
特征存储是一个重要组成部分 MLOps(机器学习操作),一组实践和工具,使组织能够将机器学习模型大规模部署到生产中。 MLOps 涉及整个机器学习生命周期,从数据准备、模型训练到部署和监控。
以下是特征存储如何融入 MLOps 流程:
- 数据准备: 特征存储提供了一个用于存储和管理机器学习特征的集中位置,使数据科学家可以更轻松地创建、验证和存储模型训练所需的特征。
- 模型训练: 一旦创建了特征,数据科学家就会使用它们来训练机器学习模型。 特征存储可确保模型训练中使用的特征一致且版本化,从而使数据科学家能够重现模型并比较不同版本数据的结果。
- 模型部署: 模型训练完成后,需要将其部署到生产中。 特征存储可以通过提供一组一致且版本化的特征来帮助简化部署过程,这些特征可用于实时预测。
- 监控与反馈: 模型部署后,需要对其进行监控以确保其在生产中继续表现良好。 特征存储可以帮助数据科学家了解特征在生产中的使用方式,使他们能够监控模型性能并确定需要改进的领域。
通过使用特征存储作为 MLOps 流程的一部分,组织可以简化机器学习开发流程,减少将机器学习模型部署到生产所需的时间和资源,并提高这些模型的准确性和性能。
结论
总之,特征存储是一个用于管理和服务机器学习模型中使用的特征的集中平台。 它提供了一种系统且有效的方法来管理功能,使数据科学家和工程师能够更轻松地开发和部署机器学习模型。
特征存储使数据科学家、工程师和 MLOps 专家之间能够更好地协作,确保训练和服务层中特征的一致性和版本控制。 在特征存储中使用元数据和治理特征可以导致有关特征选择和工程的更明智的决策,从而产生更准确的模型。
此外,跨多个模型和应用程序重用预先存在的特征的能力可以显着减少特征工程所需的时间和精力。 通过为特征提供单一事实来源,特征存储可以帮助确保 MLOps 中的合规性和治理,从而产生更准确、公平和合规的模型。
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