Ce este un pipeline batch vs streaming pentru caracteristici?

Pipeline batch și pipeline de streaming sunt două abordări pentru procesarea datelor pentru generarea de caracteristici în ML:

• Pipeline batch procesează datele în loturi mari. De exemplu, colectează și transformă datele o dată pe zi pentru actualizarea caracteristicilor. Este convenabil atunci când datele nu necesită actualizare instantanee și se poate permite o întârziere.

• Pipeline de streaming procesează datele în timp real sau aproape în timp real, pe măsură ce sosesc. Acest lucru este important dacă caracteristicile trebuie să reflecte cele mai recente evenimente, de exemplu, pentru recomandări online sau detectarea fraudei.

Alegerea depinde de cerințele de prospețime a datelor și de resurse. Adesea, se folosește o abordare hibridă: caracteristicile principale sunt actualizate în batch, iar cele critice în streaming.