Feature Store: 一些使用时的相关概念

Feature的生命周期

特征存储中特征的生命周期通常包括以下步骤：

Feature Engineering：特征生命周期的第一步是从原始数据中设计特征。 这包括选择相关数据、转换和清理数据以及基于原始数据创建新特征。
Feature Registration：在特征存储中注册工程特征。 这涉及定义特征的模式，包括每个特征的数据类型、名称和描述。
Feature Creation：注册特征后，下一步就是实际创建特征并将它们存储在特征存储中。 这包括提取、转换和加载每个特征的数据，并将其存储在特征存储中。
Feature Validation：一旦特征被创建并存储在特征存储中，验证特征的质量和一致性就很重要了。 这包括检查数据是否存在缺失值或错误值，并确保要素符合所需的质量标准。
Feature Usage：一旦特征被验证，它们就可以用于构建和训练机器学习模型。 Feature Store 提供了一个用于访问和使用这些特性的集中式存储库，使构建和部署机器学习模型变得更加容易。
Feature Monitoring：随着时间的推移，监控功能及其数据以确保它们继续满足所需的质量标准非常重要。 这包括跟踪对特征及其数据的更改，以及根据需要更新特征存储。
Feature Retirement：最后，当不再需要某个特征时，它可以从特征存储中退役。 这包括从特征存储中删除特征，并可能存档特征数据以供将来参考。

此功能生命周期提供了一种用于管理和维护功能存储中的功能的结构化方法，有助于确保功能的高质量和长期一致。

Model-Feature binding

模型-特征绑定是特征存储上下文中的一个概念，其中机器学习模型链接或“绑定”到存储在特征存储中的特征。

在特征存储中，特征存储在一个集中的存储库中，允许它们被多个模型轻松共享和重用。 通过将模型绑定到特征，特征存储可以跟踪每个特征的使用情况，并确保模型使用最新和一致的特征。

模型-特征绑定还有助于确保模型在适合特定用例的高质量、一致的特征上进行训练。 Feature Store 可以对特征进行质量检查，例如确保数据完整、准确和一致，并防止模型使用不符合这些质量要求的特征。

此外，模型特征绑定可以帮助提高机器学习模型的效率和准确性，确保它们接受针对特定用例的最相关和最合适的特征的训练。 这有助于减少训练和部署模型所需的时间和精力，并提高它们在实际应用中的性能。

Entity registration

特征存储中的实体注册是指在特征存储中注册实体或对象的过程。 这可能包括数据源、特征组或机器学习模型。

在 Feature Store 中，注册实体是为了在 Feature Store 中管理和跟踪它们。 实体注册允许用户管理、监控和审核特征存储中的实体，并建立实体之间的关系。

例如，实体注册可用于将特征组与特定数据源相关联，将机器学习模型与特定特征集相关联，或将特征与特定转换相关联。

通过在 Feature Store 中注册实体，组织可以提高其数据管道的透明度和问责制，并确保其机器学习模型在高质量和一致的特征上进行训练。

Feature promotion from lower life cycles

特征商店中的特征提升是指将特征从特征生命周期的一个阶段移动到下一阶段的过程。 功能生命周期通常包括开发、测试和生产等阶段。

功能提升的目标是确保功能在用于生产之前得到适当的测试和验证。 随着功能的开发和测试，它们从开发环境转移到测试环境，最后转移到生产环境。

在特征商店中，特征推广通常由特征商店管理员或负责数据管理的团队管理。 功能提升过程可以自动化，并且可以包括测试和验证、版本控制和安全检查等步骤。

通过在功能生命周期中推广功能，组织可以确保他们在机器学习模型和应用程序中使用经过验证的高质量功能，从而提高这些模型的准确性和可靠性。

Data drift tracking

特征存储中的数据漂移跟踪是指监视和跟踪特征分布随时间变化的过程。 当特征的分布在收集它的时间和用于训练机器学习模型的时间之间发生变化时，就会发生数据漂移。

数据漂移会对机器学习模型的准确性和可靠性产生重大影响，因此跟踪和管理特征存储中的数据漂移非常重要。

在特征存储中，数据漂移跟踪可以通过监视特征随时间的分布，并将当前的特征分布与以前的分布进行比较来实现。 这使组织能够在数据漂移影响其机器学习模型的准确性和可靠性之前检测并减轻数据漂移。

数据漂移跟踪还可用于监控和跟踪数据源或特征工程过程中变化的影响，并确保特征分布随时间保持一致。

通过跟踪数据漂移，组织可以提高其机器学习模型的准确性和可靠性，并可以确保其模型在基础数据随时间变化时继续表现良好。