Feature Engineering ist ein entscheidender Prozess in der Datenwissenschaft und den Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens sowie in jedem KI-System insgesamt. Dabei geht es um die Erstellung bedeutungsvoller erklärender Variablen aus Rohdaten, die oft unstrukturiert und chaotisch sind. Die Verfahren des Feature Engineerings können je nach Volumen, Struktur und Heterogenität der Datensätze sowie den Zielen des maschinellen Lernens extrem einfach oder überaus komplex sein. Während die bekanntesten Python-Bibliotheken für Datenmanipulation und Modellierung, wie Pandas und scikit-learn, grundlegende und moderat skalierbare Feature-Engineering-Prozesse ermöglichen, gibt es spezialisierte Bibliotheken, die in der Lage sind, mit massiven Datensätzen umzugehen und komplexe Transformationen zu automatisieren, jedoch vielen unbekannt bleiben.
In diesem Artikel werden 7 unbekannte Python-Bibliotheken vorgestellt, die die Grenzen der Feature-Engineering-Prozesse im großen Maßstab erweitern.
1. Beschleunigung mit NVTabular
Die erste Bibliothek ist NVTabular von NVIDIA-Merlin: eine Bibliothek, die für die Vorverarbeitung und das Feature Engineering von tabellarischen Datensätzen konzipiert wurde. Ihr herausragendes Merkmal ist der GPU-beschleunigte Ansatz, der es ermöglicht, sehr große Datensätze zu manipulieren, die für das Training umfangreicher Deep-Learning-Modelle erforderlich sind. Die Bibliothek wurde speziell entwickelt, um Pipelines für moderne Empfehlungssysteme, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren, zu skalieren.
2. Automatisierung mit FeatureTools
FeatureTools, entwickelt von Alteryx, konzentriert sich auf die Automatisierung von Feature-Engineering-Prozessen. Diese Bibliothek nutzt Deep Feature Synthesis (DFS), einen Algorithmus, der neue, „tiefe“ Merkmale erstellt, indem er mathematische Beziehungen analysiert. Die Bibliothek kann sowohl auf relationalen als auch auf Zeitreihendaten angewendet werden, was es ermöglicht, in beiden Fällen komplexe Merkmalsgenerierungen mit minimalem Programmieraufwand zu erzielen.
3. Parallelisierung mit Dask
Dask erfreut sich wachsender Beliebtheit als Bibliothek, um parallele Python-Berechnungen schneller und einfacher zu gestalten. Das Hauptkonzept hinter Dask besteht darin, traditionelle Pandas- und scikit-learn-Feature-Transformationen durch clusterbasierte Berechnungen zu skalieren, wodurch schnellere und kostengünstigere Feature-Engineering-Pipelines auf großen Datensätzen ermöglicht werden, die sonst den Speicher überlasten würden.
4. Optimierung mit Polars
Polars, ein Rust-basiertes Dataframe-Bibliothek, konkurriert mit Dask in Bezug auf wachsende Popularität und strebt einen Platz auf dem Podium der Python-Datenwissenschaft an. Es verwendet eine Lazy-Expression-API und Lazy-Berechnungen, um effizientes, skalierbares Feature Engineering und Transformationen auf sehr großen Datensätzen zu ermöglichen. Viele betrachten Polars als leistungsstarke Alternative zu Pandas, die leicht zu erlernen ist, wenn man bereits mit Pandas vertraut ist.
5. Speicherung mit Feast
Feast ist eine Open-Source-Bibliothek, die als Feature Store konzipiert wurde und dabei hilft, strukturierte Datenquellen für produktionsreife KI-Anwendungen im großen Maßstab bereitzustellen, insbesondere für solche, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, sowohl für Trainings- als auch für Inferenzaufgaben. Eine ihrer attraktiven Eigenschaften besteht darin, die Konsistenz zwischen den beiden Phasen – Training und Inferenz in der Produktion – sicherzustellen. Ihr Einsatz als Feature Store ist eng mit den Prozessen des Feature Engineerings verbunden, insbesondere in Kombination mit anderen Open-Source-Frameworks.
6. Extraktion mit tsfresh
Die tsfresh-Bibliothek richtet sich an große Zeitreihendatensätze und bietet ein Paket, das sich auf skalierbare Merkmalsextraktion spezialisiert hat. Von statistischen bis hin zu spektralen Eigenschaften ist diese Bibliothek in der Lage, Hunderte von bedeutungsvollen Merkmalen aus großen Zeitreihen zu berechnen und Relevanzfilterung anzuwenden, die, wie der Name schon sagt, Merkmale nach ihrer Relevanz im Prozess des maschinellen Lernens filtert.
7. Optimierung mit River
Abschließend betrachten wir die River-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Online-Maschinenlern-Workflows zu optimieren. Zu ihren Funktionen gehört die Möglichkeit, Online- oder Streaming-Feature-Transformationen und -Lerntechniken zu ermöglichen. Dies kann helfen, effizient mit Problemen wie unbegrenzten Daten und Konzeptdrift in der Produktion umzugehen. River ist darauf ausgelegt, Probleme robust zu bewältigen, die in Batch-Maschinenlernszenarien selten auftreten, wie das Auftreten und Verschwinden von Datenmerkmalen im Laufe der Zeit.
Fazit
In diesem Artikel wurden 7 bemerkenswerte Python-Bibliotheken vorgestellt, die dazu beitragen können, die Prozesse des Feature Engineerings skalierbarer zu gestalten. Einige von ihnen konzentrieren sich direkt auf die Bereitstellung einzigartiger Ansätze für das Feature Engineering, während andere zur Unterstützung von Feature-Engineering-Aufgaben in bestimmten Szenarien in Kombination mit anderen Frameworks verwendet werden können.
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