监控和反馈： 部署模型后，需要对其进行监控，以确保其在生产中继续表现良好。 家了解特征在生产中的使用方式，使他们能够监控模型性能并确定需要改进的领域。
通过将特征存储用作 流程的一部分，组织可以简化机器学习开发流程，减少将机器学习模型部署到生产所需的时间和资源，并提高这些模型的准确性和性能。
总之，特征存储是一个用于管理和提供机器学 意大利手机号码数据 习模型中使用的特征的集中式平台。它提供了一种系统而有效的特征管理方法，使数据科学家和工程师更容易开发和部署 模型。
特征存储可帮助数据科学家、工程师和 专家更好地协作，确保跨训练层和服务层的特征一致性和版本控制。在特征存储中使用元数据和治理特征可以做出更明智的特征选择和工程决策，从而生成更准确的模型。
此外，在多个模型和应用程序中重用现有特征的能力可以显著减少特征工程所需的时间和精力。通过为特征提供单一事实来源，特征存储可以帮助确保 中的合规性和治理，从而产生更准确、更公平、更合规的模型。