Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Feature Engineering
Proceso de creación de variables predictivas a partir de datos brutos por transformación, agregación y combinación para mejorar el rendimiento de los modelos de machine learning.
Feature Pipeline
Flujo de trabajo automatizado que transforma los datos brutos en características listas para usar, incluyendo extracción, transformación, validación y carga en el feature store.
Online Feature Store
Componente del feature store optimizado para accesos de baja latencia, almacenando las características más recientes para las predicciones en tiempo real de los modelos en producción.
Offline Feature Store
Repositorio de datos históricos de características optimizado para consultas analíticas y el entrenamiento de modelos, generalmente basado en tecnologías de data lake o data warehouse.
Feature Discovery
Proceso de exploración e identificación de características relevantes a partir de datos brutos o existentes, a menudo asistido por técnicas de análisis automatizado.
Feature Registry
Catálogo centralizado que documenta todas las características disponibles con sus metadatos, definiciones, estadísticas y casos de uso para fomentar la reutilizabilidad.
Point-in-time Correctness
Garantía de que las características utilizadas para el entrenamiento representan exactamente la información disponible en un momento específico en el pasado, evitando fugas de datos futuros.
Feature Monitoring
Supervisión continua de las distribuciones y calidades de las características en producción para detectar desviaciones, anomalías y rupturas de esquema que podrían afectar el rendimiento del modelo.
Linaje de Características
Traza completa del origen y las transformaciones aplicadas a cada característica, desde los datos de origen hasta su uso en los modelos de machine learning.
Versionamiento de Características
Gestión de las diferentes versiones de una característica a lo largo del tiempo, permitiendo reproducir exactamente las condiciones de entrenamiento y gestionar las migraciones progresivas en producción.
Transformación de Características
Aplicación de funciones matemáticas o estadísticas sobre las características brutos para normalizar, estandarizar o codificar las variables según los requisitos de los algoritmos de machine learning.
Relleno de Feature Store
Proceso de cálculo y almacenamiento retrospectivo de características históricas para garantizar la coherencia temporal y permitir el entrenamiento sobre períodos completos de datos.
Servicios de Características
Mecanismo de entrega de características a las aplicaciones consumidoras, optimizado para la latencia y escalabilidad, ya sea para entrenamiento por lotes o predicciones en tiempo real.
Gobernanza de Feature Store
Conjunto de políticas, procedimientos y controles que aseguran la calidad, seguridad, cumplimiento y uso adecuado de las características dentro de la organización.
Arquitectura de Feature Store
Diseño del sistema del feature store incluyendo componentes de almacenamiento, cómputo, servicio y orquestación para garantizar escalabilidad, rendimiento y coherencia entre entrenamiento y producción.
Feature Store como Servicio
Oferta gestionada de feature store proporcionada por proveedores de la nube o especializados, eliminando la necesidad de desplegar y mantener la infraestructura subyacente.
Latencia del Feature Store
Medición del tiempo de respuesta del feature store entre la solicitud de características y su disponibilidad, crucial para las aplicaciones de predicción en tiempo real.