隨著企業尋求提升機器學習生產力和運營能力 (MLOps)，特征存儲 (Feature Store) 的普及度正在迅速提升。隨著 MLOps 技術的進步，特征存儲正成為機器學習基礎設施的重要組成部分，幫助企業提升模型的性能和解釋能力，并加速新模型與生產環境的集成。這些存儲充當集中式存儲庫，為特征提供單一真實來源，使團隊能夠在多個項目中協作和復用特征，并簡化其機器學習流程。在本文中，我們將重點介紹特征存儲的基礎知識，并討論特征存儲可以為您的企業帶來的各種益處。

功能商店的優勢和基礎知識

什么是特征？

在深入了解特征存儲的細節之前，有必要先明確一下什么是特征。特征是用于訓練機器學習模型的獨立變量，包括人口統計數據、傳感器讀數或文本數據。它們是根據當前的機器學習問題，通過稱為特征工程的過程創建的。

特征存儲是一個集中式存儲庫，用于存儲和管理機器學習模型中使用的特征。特征存儲中的特征隨時可用，可用于創建復雜的機器學習管道，以實現模型操作化。其中一些存儲還包含版本控制、沿襲追蹤以及特征選擇和工程功能，使不同的團隊能夠更輕松地訪問和重用特征，從而了解并不斷改進其模型的性能。

特征存儲的優勢

除了特征存儲之外，特征存儲還為組織提供了許多運營優勢，以提高其模型性能。其中一些好處包括：

節省時間

特征生成階段是機器學習模型開發生命周期中最耗時的環節之一。它需要提取特征、具備領域專業知識、進行精確計算、進行大量計算，并一次性驗證數千個特征。

特征存儲通過精簡和自動化眾多特征工程流程解決了這一問題，從而加快了生產速度并減少了錯誤。此外，它們還通過緩存特征以供將來重復使用&#x