O que é um Feature Store em aprendizado de máquina?
Os Feature Stores estão se tornando essenciais para o sucesso do aprendizado de máquina, agindo como hubs centralizados para o armazenamento e a gestão dos recursos que viabilizam os modelos de IA. Ao permitir a reutilização de recursos, garantir a consistência em treinamento e inferência e simplificar a governança de dados, os Feature Stores ajudam as equipes a implementar pipelines de ML com mais rapidez e precisão.
- Visão geral
- O que é um Feature Store?
- Como os Feature Stores promovem o aprendizado de máquina?
- Benefícios de Feature Stores
- Recursos
Visão geral
O aprendizado de máquina (machine learning, ML) tornou-se cada vez mais importante em muitos setores, e os Feature Stores (repositórios de recursos) desempenham um papel fundamental na aplicação de ML, incluindo a detecção de fraudes financeiras, o fornecimento de recomendações de produtos de comércio eletrônico relevantes e a ajuda dos médicos para prevenir e tratar doenças de modo mais eficaz em seus pacientes. Neste artigo, analisamos o que é um Feature Store e como eles podem ajudar os profissionais de dados a gerenciar melhor o ciclo completo de vida dos recursos de aprendizado de máquina, possibilitando que a implementação de pipelines de ML em tempo recorde.
O que é um Feature Store?
Um Feature Store é um novo tipo sistema de dados usado para o aprendizado de máquina. Ele funciona como um hub centralizado para armazenamento, processamento e acesso a recursos comumente usados. Isso os disponibiliza para reutilização no desenvolvimento de futuros modelos de aprendizado de máquina. O Feature Store operacionaliza a entrada, o rastreamento e a governança dos dados como parte da engenharia de recursos para aprendizado de máquina.
Para entender completamente a importância dos Feature Stores, é necessário conhecer os conceitos básicos de como os modelos de aprendizado de máquina funcionam. Os modelos de ML usam recursos, um trecho mensurável de dados que pode ser usado para ensinar o modelo a fazer previsões sobre o futuro com base em dados do passado. Por exemplo, para prever se um cliente realizará uma compra no próximo mês, podem ser usadas variáveis ou recursos, como o total das compras do mês passado ou o número de visitas ao site nesta semana. De forma semelhante, para um caso de uso médico, os recursos usados para descrever um paciente médico podem incluir variáveis como idade, peso, tabagismo, frequência de exercícios e diagnóstico médico atual.
Primeiro, os modelos de aprendizado de máquina devem passar por um processo de treinamento, sendo alimentados com grandes volumes de dados históricos na forma de exemplos e recursos pré-preparados. Isso é o que permite que os modelos de ML realizem inferências ou façam previsões precisas para novos exemplos com base em experiências anteriores com dados semelhantes. Após treinar um modelo para obter previsões usando dados operacionais, as organizações precisam operacionalizar os pipelines que transformam dados brutos nos mesmos recursos usados durante o treinamento.
Todos os dados, tanto de treinamento quanto operacionais, devem estar bem preparados para serem inseridos no modelo por meio de um pipeline de recursos. Pipelines de recursos são semelhantes aos pipelines de dados. Os dados de saída dos pipelines de recursos são agregados, validados e transformados no formato apropriado necessário antes de serem inseridos no modelo de ML.
Como os Feature Stores promovem o aprendizado de máquina?
Os Feature Stores funcionam como um repositório central onde os recursos comumente usados são armazenados e processados para reutilização e compartilhamento entre modelos ou equipes de ML. Eles também podem ser usados para transformar dados brutos de um data warehouse na nuvem, data lake na nuvem ou em aplicações de streaming em recursos úteis para treinamento de novos modelos de ML e classificação de novos dados que alimentam os resultados de aplicações impulsionadas por ML.
Benefícios de Feature Stores
São muitas as vantagens de um Feature Store. Veja a seguir como usá-los pode melhorar as iniciativas de aprendizado de máquina.
Permitir a reutilização de recursos
Após o desenvolvimento de recursos, eles podem ser salvos em Feature Stores. Isso os torna disponíveis para reutilização ou compartilhamento entre modelos e equipes de ML. O desenvolvimento de novos recursos exige muito tempo, pois os cientistas de dados ficam atrelados a tarefas que poderiam ter sido concluídas com mais eficiência ao reutilizar um recurso já existente. É possível acessar um Feature Store bem provido para criar novos modelos de ML, com rapidez, eliminando a necessidade de criar cada novo recurso do zero.
Garantir a consistência dos recursos
É importante entender como um recurso foi desenvolvido, como ele foi processado e que informações ele representa. Manter definições consistentes e documentação de desenvolvimento pode ser um desafio, especialmente para organizações maiores. Um Feature Store centralizado resolve isso, fornecendo um registro único para todos os recursos de ML que é facilmente acessível para todas as equipes da empresa.
Manter o desempenho máximo do modelo
Quando há uma discrepância entre como os recursos são definidos para treinamento e como eles são implementados para abastecer pipelines, isso pode levar ao desempenho reduzido dos modelos na produção. Além disso, como os dados de produção mudam com o tempo, é importante monitorar o perfil do conjunto de dados ao longo do tempo para manter o desempenho máximo do modelo. Para resolver esse problema, os Feature Stores têm pipelines de recursos centralizados que garantem que as definições de recursos e sua implementação permaneçam consistentes durante o treinamento e a inferência, incluindo o monitoramento contínuo dos pipelines de dados.
Reforçar a segurança e a governança de dados
Identificar rapidamente com que dados um modelo foi treinado e com que dados foi alimentado após a implementação é importante para a iteração ou depuração. Um Feature Store possui informações detalhadas de cada modelo de aprendizado de máquina, tais como quais dados foram usados sobre ele e quando. Os Feature Stores que se integram a um data warehouse na nuvem tiram proveito de uma melhor segurança de dados que acompanha essa configuração, fornecendo segurança adicional tanto para os modelos quanto para os dados em que foram treinados.
Promover a colaboração entre as equipes
Um Feature Store oferece uma plataforma centralizada para o desenvolvimento, o armazenamento, a modificação e a reutilização de recursos de ML. Isso promove a colaboração entre equipes, permitindo que membros de várias equipes de ciência de dados possam compartilhar ideias e desenvolver e controlar o progresso de recursos que podem ser úteis para várias aplicações empresariais.
