ML 功能管理：实用演进指南
在机器学习的世界里，我们痴迷于模型架构、训练管道和超参数调整，却常常忽略了一个基本方面：我们的特征在其整个生命周期中如何生存和呼吸。从每次预测后消失的内存计算到几个月后重现精确特征值的挑战，我们处理特征的方式可能会 […] 文章 ML 特征管理：实用演进指南首次出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学在机器学习领域，我们痴迷于模型架构、训练流程和超参数调整，但经常忽略一个基本方面：我们的特征在整个生命周期中如何生存和发展。从每次预测后消失的内存计算到几个月后重现精确特征值的挑战，我们处理特征的方式可以决定我们的 ML 系统的可靠性和可扩展性。
谁应该阅读此文
- 机器学习工程师评估其特征管理方法数据科学家遇到训练-服务偏差问题技术主管计划扩展其机器学习操作考虑实施特征存储的团队
起点：隐形方法
许多机器学习团队，尤其是那些处于早期阶段或没有专门机器学习工程师的团队，都是从我所说的“隐形方法”开始进行特征工程的。它看似简单：获取原始数据，在内存中转换，然后动态创建特征。生成的数据集虽然可以运行，但本质上是一个短暂计算的黑匣子——这些特征只存在片刻，在每次预测或训练运行后就会消失。
虽然这种方法似乎可以完成工作，但它建立在摇摇欲坠的基础上。 随着团队扩展他们的 ML 操作，在测试中表现出色的模型突然在生产中表现不可预测。 在训练期间完美运行的特征在实时推理中神秘地产生了不同的值。 当利益相关者询问为什么上个月做出了特定的预测时，团队发现自己无法重建导致该决定的确切特征值。