Machine Learning
[Feast] Feast(Feature Store)란? + Feast 사용법
머신러닝에서 모델을 학습할 때 Raw Data(db, parquet, BigQuery등)에서 Feature를 뽑아서 사용한다. Feature란 테이블의 컬럼 중에서 설명변수(=예측변수)에 해당한다. 1. Feature Store가 필요한 이유 Feature Store가 없는 경우 아래와 같이 ML모델과 RawData간에 직접적인 의존성이 생긴다. 이렇게 될 경우 Feature를 재사용하기 힘들고 ML개발자가 직접 Feature까지 신경써야하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도입된게 Feature Store이다. 아래의 그림처럼 ML모델과 RawData사이에 Feature Store를 도입함으로써 이미 정의한 Feature를 재사용하고 ML모델과 RawDatat사이의 직접적인 의존성을 제거할..
