为什么需要
随着越来越多的组织投资机器学习，团队在获取和组织数据方面面临重大挑战。以下是特征存储的一些主要优势。
改善协作
特征存储可以通过提供一个用于管理和提供特征的集中平台来改善数据科学家、工程师和 专家之间的协作。这减少了重复工作，使团队更容易协作完成特征工程任务。数据科学家和工程师可以共同创建和完善特征，然后在项目和团队之间共享它们。
特征存储有助于加速 模型的开发，并加快 意大利手机号码数据 部署到生产环境的速度。它抽象了工程层，使读取写入特征变得容易访问。集中式特征存储提供了所有特征的统一存储库，使数据科学家更容易发现和重用预先存在的特征。这可以显著减少为新模型设计特征所需的时间和精力。
它实现了“一次构建，多次重复使用”的方法。这意味着为一个模型设计的特征可以在多个模型和应用程序中重复使用，从而减少了特征工程所需的时间和精力。这可以帮助组织加快上市时间并获得竞争优势。
提高准确性
特征存储可以通过多种方式提高 模型的准确性。首先，特征存储中使用元数据可以帮助数据科学家和工程师更好地了解模型中使用的特征，包括其来源、质量和相关性。这可以导致对特征选择和工程的更明智的决策，从而产生更准确的模型。
其次，特征存储可确保训练层和服务层之间的特征一致性。这有助于确保模型在生产中使用的同一组特征上进行训练，从而降低由于特征不匹配导致性能下降的风险。