Когда мы смотрим на область науки о данных, мы видим, что многие различные технологии набирают обороты, потому что они делают моделирование данных проще, гибче и доступнее. Хранилище функций — одна из таких технологий, которая становится необходимостью для специалистов по обработке и анализу данных. Эта технология используется в полевых условиях для поддержания потока данных между базой данных и моделью. Поскольку это очень полезно для улучшения способа и производительности моделирования, мы должны знать об этом. В этом сообщении блога мы поговорим о хранилище функций, используя следующие моменты.
Содержание
- Что такое особенность?
- Что такое магазин функций?
- Почему Feature Store полезен для специалистов по данным?
- Почему магазин функций UnifyAI?
Что такое особенность?
Читатель должен знать, что модели машинного обучения работают на основе прошлой информации. В большинстве примеров мы обнаруживаем, что данные представлены в табличной форме, где строки — это точки данных, а столбцы — это атрибуты, описывающие эти точки данных. Функция — это атрибут, который мы используем для описания каждого примера.
В простой процедуре моделирования мы используем математические алгоритмы, которые помогают делать прогнозы на основе старых примеров для новых примеров. Этот процесс называется умозаключением. Старый пример обычно относится к обучающим данным, а проектирование признаков — это процесс, в котором разработчик модели применяет преобразование и выбор к необработанным данным, чтобы модель могла использовать подходящие признаки.
В приведенном выше примере данных мы видим, что в данных радужной оболочки есть четыре функции и одна целевая переменная.
Что такое магазин функций?
Хранилище функций можно рассматривать как инструмент, в котором хранятся функции, полезные для модели машинного обучения, и когда дело доходит до обучения или времени прогнозирования, оно передает старые или новые данные в модель.
Изучив приведенные выше моменты, мы можем сделать вывод, что хранилище функций является начальной точкой процедуры моделирования и конечной точкой потока данных, потому что именно здесь специалист по данным легко получает доступ и обнаруживает данные для обучения, оценки и выполнения моделей машинного обучения.
Это происходит в системе, потому что помогает отслеживать жизненный цикл данных, которые использует модель. Мы можем рассматривать это как соединение, где мы группируем функции, созданные в нескольких источниках данных. Хранилища функций используются специально для обеспечения правильности данных, поддержания потока данных и повторного использования функций.
В случае добавления новых примеров эта функция упрощает предварительное вычисление ранее разработанных функций, чтобы можно было сохранить доступность функций для вывода.
Приведенная выше блок-схема объясняет место хранилищ признаков в процедуре моделирования.
Почему магазин функций?
Почему Feature Store полезен для специалистов по данным?
Feature store — это не старая технология, которая появилась перед нами. Вместо этого в 2017 году Uber применил первый общедоступный магазин функций под названием Michelangelo Palette. Хранилище функций помогает решить некоторые из основных проблем моделирования данных:
- Исключите более высокие сложности во время разработки
В приведенных выше пунктах обсуждается, что процедура моделирования использует данные в двух местах: одно при обучении, а другое при выводе. Говоря о времени обучения, мы обнаруживаем, что потребление данных происходит в пакетах, а старые базы данных и опции BigData предоставляют возможность обслуживания данных в пакетах.
Когда дело доходит до времени вывода, предлагается не полагаться на стратегию пакетного прогнозирования. Если нет хранилища функций и стратегии пакетного прогнозирования, то специалистам по данным требуется настраивать разные решения для каждого нового проекта.
- Исключение сложностей при отладке моделей в рабочей среде
Хорошее хранилище функций, применяемое в моделировании, обеспечивает возможность переобучения и отладки модели, когда в рабочей среде она работает не так, как ожидалось. Это средство называется коррекцией на момент времени и становится очень полезным при переобучении и проверке модели с теми же данными и новыми данными.
- Снижение затрат на повторное использование функций
При применении моделей машинного обучения в организации обнаруживается, что всегда существует более одного варианта использования, который необходимо разрешить с использованием одной и той же функции из данных. Если хранилище функций не применяется, повторное использование аналогичной функции для другого варианта использования требует новой настройки и дорогостоящего хранилища. Хранилища функций обеспечивают гибкость повторного использования функции для различных вариантов использования.
- Уменьшает эффект дрейфа функций
Это самый важный момент в пользу хранилища функций. Когда в базы данных поступают новые примеры, распределение данных меняется и это вызывает деградацию модели, которая не обучается на новом примере. Хранилище функций предоставляет возможность переобучения модели на новых данных. Эта функция хранилища функций помогает поддерживать производительность модели.
Почему магазин функций UnifyAI?
Мы в DSW демократизируем мощь ИИ, используя нашу флагманскую платформу UnifyAI. Эта платформа использует некоторые важные компоненты для создания, оркестровки и использования возможностей ИИ для вариантов использования в разных областях, и хранилище функций является одним из этих компонентов. Используя хранилище функций, эта платформа помогает сократить время создания и разрешения новых вариантов использования. Понимание и работа с хранилищами функций просты, но сложно понять их место в сквозной процедуре разработки. Хранилищу функций всегда требуется место, из которого оно может участвовать в построении модели, а также в ее оркестровке. Используя все возможности хранилищ функций, UnifyAI гарантирует, что мы сможем решать варианты использования в максимально возможной степени, используя общие функции. Эта возможность повторного использования функций из хранилища функций помогает нам сократить время на такие процессы, как проверка данных, очистка и преобразование. Это сокращение времени помогает UnifyAI больше сосредоточиться на точности и производительности модели. Другими компонентами, подключенными к хранилищам функций, являются:
- Конвейер данных: предоставляет функции в хранилища функций.
- Конвейер MLOps: извлекает функции из хранилищ функций.
- Оркестратор: получение необходимых функций
На приведенной ниже диаграмме показана основная история хранилища функций UnifyAI.
Кроме того, в приведенных выше разделах мы видели, как хранилище функций играет важную роль в процессе науки о данных. Мы понимаем и постоянно обновляем такие полезные и новые технологии и берем на себя ответственность за их использование для решения реальных проблем с целью заставить ИИ работать для всех.
Заключительные слова
Поскольку многие организации из разных областей думают о применении ИИ и машинного обучения для решения своих задач, становится важным понять, как они могут плодотворно использовать свои данные. Более того, по мере того, как технологии набирают обороты, становится обязательным понимать актуальные темы в области технологий и темы, которые выгодны при выборе. Магазин функций — это один из тех методов, который не только повышает качество решений с поддержкой ИИ, но и масштабирует возможности принятия решений с поддержкой ИИ.
О ДСВ
Data Science Wizards (DSW) — это стартап в области искусственного интеллекта и науки о данных, который в первую очередь предлагает платформы, решения и услуги для использования данных в качестве стратегии с помощью решений для ИИ и анализа данных, а также консультационных услуг, чтобы помочь предприятиям принимать решения, основанные на данных. .
Флагманская платформа DSW UnifyAI — это комплексная платформа с поддержкой ИИ, позволяющая корпоративным клиентам создавать, развертывать, управлять и публиковать свои модели ИИ. UnifyAI помогает вам создать бизнес-вариант использования, используя возможности ИИ и улучшая результаты аналитики.
Свяжитесь с нами по адресу [email protected] и посетите нас на www.datasciencewizards.ai
