开发者社区 > 大数据与机器学习 > 人工智能平台PAI > 正文

机器学习PAI中FeatureStore支持特征transform吗?

机器学习PAI中FeatureStore支持特征transform吗?比如频次这个特征,我需要对它做一些映射处理逻辑,FeatureStore提供这种Transformer逻辑吗?

展开
收起
cuicuicuic 2024-02-15 09:19:06 41 0
4 条回答
写回答
取消 提交回答
  • FeatureStore作为PAI产品中心化的数据管理和共享平台,主要用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。对于您提到的特征transform(特征转换或特征变换)的需求,FeatureStore确实支持这一功能。

    特征转换是机器学习流程中的一个重要环节,它涉及到对原始特征数据进行处理、映射或转换,以得到更适合模型训练的特征。在FeatureStore中,您可以对特征进行各种转换操作,包括但不限于频次特征的映射处理逻辑。

    具体来说,您可以使用FeatureStore提供的Transform功能来对特征进行转换。例如,对于频次特征,您可以使用FeatureStore提供的API或工具来定义映射处理逻辑,并将其应用于该特征。这样,FeatureStore将按照您定义的逻辑对频次特征进行转换,并生成新的特征数据供您使用。

    需要注意的是,FeatureStore提供的特征转换功能可能因版本或具体实现而有所不同。因此,建议您查阅PAI的官方文档或相关资源,以获取更详细和准确的信息,并了解如何在您的具体环境中使用FeatureStore进行特征转换。

    总的来说,机器学习PAI中的FeatureStore支持特征transform,并允许您对特征进行自定义的转换操作,以满足您的机器学习需求。

    2024-02-19 14:45:55
    赞同 展开评论 打赏
  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    机器学习PAI中的FeatureStore支持特征transform,包括映射处理逻辑

    FeatureStore是机器学习和AI训练中使用的特征数据的中心化管理和共享平台,它不仅组织、存储和管理特征数据,还提供了高效的在线特征访问能力。具体到特征转换(transform)方面,FeatureStore的功能包括:

    • 多版本特征管理:支持增量挖掘特征,帮助解决特征种类复杂和线上数据来源多样的问题,这对于线上模型迭代非常有帮助,同时也能有效节约存储资源。
    • 离在线一致性检查:通过与PAI全链路推荐系统PAI-REC的深度结合,实现离线和在线特征数据的一致性检查,确保模型训练和部署时使用的特征数据是一致的。

    如果需要对特定特征如频次进行映射处理,可以在FeatureStore中注册特征表并进行相应的特征工程操作。这些操作可能包括但不限于创建模型特征、导出训练样本表等步骤,以便在后续的模型训练和部署中使用这些经过转换的特征。

    因此,FeatureStore提供了一定程度的灵活性来满足不同的特征处理需求,包括特征转换和映射处理逻辑。

    2024-02-16 10:01:51
    赞同 展开评论 打赏
  • 这个处理没必要在这里做,目前支持训练特征的时候处理,推荐使用EasyRec,在config配置上boundary即可应用这个分桶操作。另外easyrec还支持多种处理方式,推荐看一下文档https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/
    easyrec代码也是开源的:https://github.com/alibaba/EasyRec
    后续我们会在feature store推出特征生产的功能应该也能满足你的这些需求。你如果现在就要用的话,可以直接用easyrec ,此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”

    2024-02-15 12:57:04
    赞同 展开评论 打赏
  • 阿里云机器学习平台PAI的FeatureStore支持特征处理和转换。在特征工程阶段,您可以利用FeatureStore对特征进行预处理和转换,包括但不限于特征编码、归一化、标准化、映射等操作。

    例如,对于频次这个特征,如果需要做一些特定的映射处理逻辑(如分桶、log变换、独热编码等),您可以在使用FeatureStore时结合PAI其他的特征处理工具或功能来实现这一目标。虽然FeatureStore本身可能不直接提供具体的Transformer类库,但可以结合PAI上的其他组件或者自定义代码完成这一过程:

    • 在数据导入到FeatureStore之前,您可以在数据预处理阶段通过PAI Notebook或PAI-DSW(Data Science Workshop)中编写Python代码,利用pandas、sklearn等库进行特征转换。
    • 如果是在PAI-Blade中构建模型,则可以通过其内置的特征工程模块进行特征转换操作。
    • 对于批处理特征计算,您也可以编写UDF(User Defined Function)或者使用SQL语句在MaxCompute中进行特征转换。

    总之,在使用阿里云PAI FeatureStore的过程中,特征转换是通过集成PAI生态中的各种工具和服务共同完成的,并非仅限于FeatureStore本身的单一功能。

    2024-02-15 11:08:48
    赞同 展开评论 打赏

热门讨论

热门文章

相关电子书

更多
人工智能平台PAI的MaaS实践 立即下载
阿里云PAI模型服务 开启AIGC创新之旅 立即下载
PAI灵骏智算 构建全链路LLM服务的最佳实践 立即下载