Feast: متاجر الميزات العملية لتعلم الآلة في الإنتاج (ML)

يعد ضمان اتساق الميزات بين التدريب والخدمة أحد أهم التحديات في نشر نماذج تعلم الآلة. متجر الميزات (Feature Store) هو المكون الأساسي للبنية التحتية الذي يحل هذه المشكلة. توفر هذه الدورة فهماً عميقاً وعملياً لـ Feast، وهو الحل الرائد مفتوح المصدر لمتجر الميزات (Feature Store). ستتعلم المفاهيم الأساسية والآليات الداخلية والبنية التحتية اللازمة لإدارة دورة حياة الميزات ونشر النماذج بشكل موثوق، مع التركيز على تطبيقات مستوى الإنتاج. ما ستتعلمه: * فهم البنية الأساسية والغرض من متجر الميزات (Feature Store)، مع التركيز على المفاهيم الحاسمة لـ Point-in-Time Join وتجسيد الميزات (feature materialization). * تكوين ونشر Feast باستخدام مكونات البنية التحتية الحديثة الشائعة مثل Docker و Spark وتخزين الكائنات (S3) و Redis لكل من الخدمة دون اتصال (offline) وعبر الإنترنت (online). * التدرب على تعريف عروض الميزات (feature views)، واستيعاب البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك مصادر البث (streaming sources)، وضمان اتساق البيانات عبر البيئات. * تطبيق فحوصات جودة البيانات الأساسية وتقنيات التحقق من الصحة ضمن مسار استيعاب الميزات للحفاظ على سلامة النموذج ومنع الانجراف (drift). * إتقان الفروق بين استرداد الميزات دون اتصال (offline) عالي الإنتاجية لتدريب النماذج والخدمة عبر الإنترنت (online) منخفضة زمن الوصول للاستدلال في الوقت الفعلي (real-time inference). تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والهندسة المعمارية قبل الانتقال إلى تمارين التكوين والنشر العملية باستخدام مكونات البنية التحتية الحديثة للبيانات. ستعمل من خلال سيناريوهات واقعية لفهم كيفية تعامل Feast مع تدفقات البيانات المعقدة والمزامنة. تم تصميم هذه الدورة لعلماء البيانات المبتدئين (Data Scientists) ومهندسي تعلم الآلة (ML Engineers) ومهندسي البيانات (Data Engineers) الذين يحتاجون إلى تطبيق نظام إدارة ميزات قابل للتوسع ومتسق لمشاريع تعلم الآلة الخاصة بهم. لا تتطلب خبرة سابقة في Feast. ابدأ ببناء مسارات ML قوية وقابلة للتكرار اليوم.