Che cos’è un feature store nel machine learning?
I feature store stanno diventando essenziali per il successo del machine learning, fungendo da hub centralizzati per l’archiviazione e la gestione delle funzionalità alla base dei modelli AI. Abilitando il riutilizzo delle feature, garantendo coerenza tra addestramento e inferenza e semplificando la governance dei dati, i feature store aiutano i team a distribuire pipeline ML in modo più rapido e accurato
- Presentazione
- Che cos’è un feature store?
- In che modo i feature store potenziano il machine learning?
- I vantaggi di un feature store
- Risorse
Presentazione
Il machine learning (ML) è diventato sempre più importante in molti settori e i feature store hanno un ruolo cruciale nell’applicazione del machine learning, tra cui il rilevamento delle frodi finanziarie, la pubblicazione di raccomandazioni pertinenti sui prodotti di ecommerce e l’aiuto ai medici per prevenire e curare le malattie in modo più efficace nei pazienti. In questo articolo analizziamo che cos’è un feature store e in che modo i feature store possono aiutare i professionisti dei dati a gestire meglio l’intero ciclo di vita delle feature di machine learning, consentendo loro di distribuire pipeline ML in tempi record.
Che cos’è un feature store?
Un feature store è un data system sempre più utilizzato nel machine learning, che funge da hub centralizzato per l’archiviazione, l’elaborazione e l’accesso alle funzionalità di uso comune. Li rende disponibili per il riutilizzo nello sviluppo di futuri modelli di machine learning. I feature store gestiscono l’input, il monitoraggio e la governance dei dati nell’ambito del feature engineering per il machine learning.
Per capire perché i feature store sono così importanti, è necessaria una comprensione di base del funzionamento dei modelli di machine learning. I modelli ML utilizzano le feature, un frammento di dati misurabile che può essere utilizzato per insegnare al modello a fare previsioni sul futuro sulla base di dati del passato. Ad esempio, per prevedere se un cliente effettuerà un acquisto entro il mese successivo, è possibile utilizzare variabili o feature come la somma degli acquisti del mese scorso o il numero di visite al sito web questa settimana. Analogamente, per un caso d’uso medico, le feature utilizzate per descrivere un paziente possono includere variabili come età, peso, consumo di tabacco, frequenza di allenamento e diagnosi medica attuale.
I modelli di machine learning devono prima essere sottoposti a un processo di addestramento, ricevendo enormi quantità di dati storici sotto forma di esempi e feature preparati in precedenza. Questo è ciò che consente ai modelli ML di dedurre o fare previsioni accurate per nuovi esempi basate su esperienze passate con dati simili. Una volta addestrato un modello per ottenere previsioni utilizzando i dati operativi, le organizzazioni devono implementare le pipeline che trasformano i dati grezzi nelle stesse feature utilizzate durante l’addestramento.
Tutti i dati, sia quelli di training che quelli operativi, devono essere adeguatamente preparati per essere inseriti nel modello tramite una pipeline di feature. Le pipeline di feature assomigliano alle pipeline di dati. I dati prodotti dalle pipeline di feature vengono aggregati, convalidati e trasformati nel formato appropriato richiesto prima dell’input nel modello ML.
In che modo i feature store potenziano il machine learning?
I feature store fungono da repository centrale in cui le feature di uso comune vengono memorizzate ed elaborate per essere riutilizzate e condivise tra modelli o team di machine learning. Sono in grado non solo di archiviare e gestire i valori delle feature, ma possono anche essere utilizzati per trasformare i dati grezzi provenienti da un cloud data warehouse, da un cloud data lake o da un’applicazione in streaming in feature utili per addestrare nuovi modelli ML e assegnare nuovi punteggi ai dati che inviano i risultati alle applicazioni basate su ML.
I vantaggi di un feature store
I feature store presentano numerosi vantaggi. Ecco in che modo il loro utilizzo può migliorare le iniziative di machine learning.
Abilitare il riutilizzo delle feature
Una volta sviluppate, le feature possono essere salvate nel feature store. Questo le rende disponibili per essere riutilizzate o condivise tra modelli ML e team. Lo sviluppo di nuove feature richiede molto tempo, poiché i data scientist sono vincolati ad attività che avrebbero potuto essere completate in modo più efficiente riutilizzando una feature esistente. È possibile accedere a un feature store ben fornito per creare rapidamente nuovi modelli ML eliminando la necessità di creare ogni nuova feature da zero.
Garantire la coerenza delle feature
È importante comprendere come è stata sviluppata una feature, come è stata calcolata e quali informazioni rappresenta. Mantenere definizioni e documentazione di sviluppo coerenti può essere una sfida, soprattutto per le organizzazioni più grandi. Un feature store centralizzato risolve questo problema, fornendo un unico registro per tutte le feature di ML facilmente accessibile a tutti i team all’interno dell’azienda.
Mantenere prestazioni ottimali del modello
La discrepanza tra il modo in cui le feature vengono definite per il training e il modo in cui vengono implementate nelle pipeline può ridurre le prestazioni dei modelli in produzione. Inoltre, poiché i dati di produzione si evolveranno nel tempo, è importante monitorare il profilo del data set nel tempo per mantenere le prestazioni del modello più elevate. Per risolvere questo problema, i feature store dispongono di pipeline di feature centralizzate che garantiscono la coerenza delle definizioni delle feature e della loro implementazione per tutto il training e l’inferenza, e includono il monitoraggio continuo delle pipeline di dati.
Migliorare la sicurezza e la governance dei dati
Per l’iterazione o il debug è importante identificare rapidamente i dati utilizzati per addestrare un modello e quali dati sono stati alimentati dopo la distribuzione. Un feature store contiene informazioni dettagliate per ogni modello di machine learning, ad esempio quali dati sono stati utilizzati e quando. I feature store integrati in un cloud data warehouse beneficiano della sicurezza dei dati migliorata offerta da questa configurazione, che fornisce ulteriore sicurezza sia per i modelli che per i dati su cui sono stati addestrati.
Promuovere la collaborazione tra i team
Un feature store offre una piattaforma centralizzata per lo sviluppo, l’archiviazione, la modifica e il riutilizzo delle feature di ML. Questo favorisce la collaborazione tra team, consentendo ai membri di più team di data science di condividere idee e sviluppare e monitorare lo stato di avanzamento di feature che potrebbero essere utili per più applicazioni aziendali.
