AI用語集

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用語

Backfilling

過去の期間に対して特徴量を遡って計算・保存するプロセス。特徴量エンジニアリングのロジック変更時に時系列の一貫性を維持するために不可欠。

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用語

Hybrid Feature Store

バッチ学習とリアルタイム推論の両方のニーズに応えるため、オンラインとオフラインのコンポーネントを組み合わせ、両層間で同期を行うFeature Storeアーキテクチャ。

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用語

Materialized View

頻繁に使用される特徴量の事前計算・保存されたビュー。繰り返しのクエリにおける計算負荷を軽減し、Feature Storeでのアクセス性能を最適化する。

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用語

Feature Freshness

特徴量データの新鮮さを測る指標。古いデータが予測性能を著しく低下させる可能性のあるリアルタイムアプリケーションで極めて重要。

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用語

Time Travel Queries

過去の任意の時点における特徴量の状態を照会する機能。デバッグ、遡及分析、時系列の一貫性検証に不可欠。

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用語

Feature Reproducibility

異なる時点であっても、同じ入力に対して全く同じ特徴量を生成する能力。モデルの学習と推論間の一貫性を保証する。

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用語

Stream Processing Features

リアルタイムのデータストリームから継続的に計算される特徴量。インスタント推論のために特徴量を最新の状態に保つため、ストリーム処理インフラを必要とする。

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用語

Feature Access Control

Feature Store内の特徴量へのアクセスを管理するセキュリティおよびガバナンスの仕組み。認証、認可、データアクセスの監査を含む。