機械学習（ML）は多くの業界でますます重要になっており、特徴量ストアはMLのアプリケーション（金融詐欺の検知、関連するeコマース製品推薦の提供、医師による患者の病気のより効果的な予防及び治療の支援など）で極めて重要な役割を果たします。この記事では、特徴量ストアとは何か、特徴量ストアはデータプロフェッショナルが機械学習特徴量の完全なライフサイクルをより適切に管理し、MLパイプラインを記録的な速さでデプロイするのにどのように役立つかを詳しく説明します。
特徴量ストアとは何か
特徴量ストアは、機械学習に使用される新しいデータシステムであり、よく使用される特徴量を保存、処理、アクセスするための一元化されたハブとして機能します。特徴量ストアにより、将来の機械学習モデルの開発で特徴量を再利用することが可能になります。特徴量ストアは、機械学習のための特徴量エンジニアリングの一環として、データの入力、追跡、ガバナンス操作を実行可能にします。
特徴量ストアが重要な理由を完全に理解するには、機械学習モデルの仕組みに関する基本的な知識が必要です。MLモデルは特徴量を使用します。特徴量は、過去のデータに基づいて将来に関する予測を立てる方法をモデルに教えるために使用できる測定可能なデータです。たとえば、顧客が翌月内に購入を行うかどうかを予測するには、先月の合計購入金額や今週のウェブサイト訪問数などの変数または特徴量を使用できます。同様に、医療関連のユースケースの場合、内科患者について説明するために使用される特徴量には、年齢、体重、喫煙、運動頻度、現在の医療診断などがあります。
機械学習モデルは、最初にトレーニングプロセスを経て、大量の履歴データを事前に準備された例および特徴量の形式で与えられる必要があります。これにより、MLモデルは、類似データの過去の経験に基づいて新しい例を推論または正確に予測できるようになります。運用データを用いて予測する方法をモデルにトレーニングしたら、組織は未加工データをトレーニングで使用されたものと同じ特徴量に変換するパイプラインを操作可能にする必要があります。
すべてのデータ（トレーニングデータと運用データの両方）を、特徴量パイプラインを介してモデルに入力できるように適切に準備する必要があります。特徴量パイプラインはデータパイプラインに似ています。特徴量パイプラインからのデータ出力は、集約および検証され、必要な適切なフォーマットに変換されてから、MLモデルに入力されます。
特徴量ストアが機械学習を強化する方法
特徴量ストアは、よく使用される特徴量を保存し、再利用やMLモデルまたはMLチーム間での共有のために処理する一元型リポジトリとして機能します。特徴量ストアは、特徴量値を保存および管理できるだけでなく、クラウドデータウェアハウス、クラウドデータレイク、またはストリーミングアプリケーションからの未加工データを、新しいMLモデルをトレーニングしたり、新しいデータをスコアリングして、その結果をMLを活用したアプリケーションに提供したりするのに役立つ特徴量に変換するために使用することもできます。
特徴量ストアのメリット
特徴量ストアには数多くのメリットがあります。ここでは、特徴量ストアを使用して機械学習イニシアチブを改善する方法をご紹介します。
特徴量の再利用を可能にする
特徴量を開発したら、その特徴量を特徴量ストアに保存できます。こうすることで、特徴量を再利用したり、MLモデルとチーム間で共有したりできるようになります。新しい特徴量の開発は非常に時間がかかるため、既存の特徴量を再利用すればより効率的に完了できる可能性があるタスクにデータサイエンティストを縛り付けることになります。特徴量が豊富に保存されている特徴量ストアにアクセスすれば、新しい特徴量を1つ1つゼロから作成する必要がなくなるため、新しいMLモデルをすばやく作成できます。
将来の一貫性を保証する
特徴量が開発された方法、特徴量がコンピューティングされた方法、および特徴量が表す情報を理解することは重要です。一貫性のある定義と開発ドキュメントを維持することは、特に大規模組織にとっては難しいことです。一元化された特徴量ストアはこの問題を解決し、すべてのML特徴量の単一のレジストリを提供します。このレジストリには、企業内のすべてのチームが簡単にアクセスできます。
モデルのピークパフォーマンスを維持する
特徴量のトレーニング用の定義方法と供給パイプラインでの特徴量の実装方法に差異がある場合、実稼働環境でモデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。本番データは時間の経過とともに進化するため、モデルの最高のパフォーマンスを維持するには、データセットのプロファイルを経時的にモニタリングすることが重要です。この問題を解決するため、特徴量ストアには一元化された特徴量パイプラインが用意されています。このパイプラインは、特徴量の定義と実装がトレーニングと推論で一貫した状態を保つことを保証するとともに、データパイプラインの継続的なモニタリングを備えています。
セキュリティとデータガバナンスを強化する
モデルのトレーニングに使用されたデータとデプロイメント後にモデルに与えられたデータをすばやく識別することは、イテレーションやデバッグのために重要です。特徴量ストアには、各機械学習モデルに関する詳細な情報（どのようなデータがいつモデルに使用されたかなど）が含まれています。クラウドデータウェアハウスに統合される特徴量ストアは、この構成に付随する強力なデータセキュリティの恩恵を受け、モデルとモデルのトレーニングに使用されたデータの両方のセキュリティを強化できます。
チーム間のより迅速なコラボレーション
特徴量ストアは、ML特徴量の開発、ストレージ、変更、再利用のための一元化されたプラットフォームを提供します。これによりチーム間のコラボレーションが促進され、複数のデータサイエンスチームのメンバーがアイデアを共有したり、複数のビジネスアプリケーションに役立つ可能性がある特徴量の開発やその進捗状況の追跡を行ったりできるようになります。
SNOWFLAKEは機械学習モデルとアプリケーションを強化する
Snowflake特徴量ストア（プレビュー中）は、データサイエンティストとMLエンジニアがモデルのトレーニングと推論のためのML特徴量を作成、保存、管理、提供するための統合ソリューションです。Snowpark MLライブラリからアクセスできるPython API、特徴量の定義、管理、取得のためのSQLインターフェイス、特徴量のメタデータ管理と継続的な特徴量処理のためのマネージドインフラストラクチャで構成されています。Snowflake特徴量ストアを使用することで、MLチームはモデルのトレーニングや推論で使用される特徴量の信頼できる唯一の情報源を最新の状態に維持できます。
AI/MLのためのSnowflakeの使用方法の詳細をご覧ください。