AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
Backfilling
Processus de calcul et de stockage rétroactif des caractéristiques historiques pour des périodes passées, essentiel pour maintenir la cohérence temporelle lors de modifications de logiques de feature engineering.
Hybrid Feature Store
Architecture de Feature Store combinant des composants online et offline pour servir à la fois les besoins d'entraînement batch et d'inférence en temps réel, avec une synchronisation entre les deux couches.
Materialized View
Vue précalculée et stockée des caractéristiques fréquemment utilisées, optimisant les performances d'accès en réduisant la charge de calcul lors des requêtes répétées dans le Feature Store.
Feature Freshness
Mesure de la récence des données caractéristiques, cruciale pour les applications en temps réel où des données obsolètes peuvent dégrader significativement les performances des prédictions.
Time Travel Queries
Capacité d'interroger l'état des caractéristiques à n'importe quel moment dans le passé, essentielle pour le débogage, l'analyse rétrospective et la validation de la cohérence temporelle.
Feature Reproducibility
Capacité de générer exactement les mêmes caractéristiques pour des entrées identiques à différents moments, garantissant la cohérence entre l'entraînement et l'inférence des modèles.
Stream Processing Features
Caractéristiques calculées en continu à partir de flux de données en temps réel, nécessitant une infrastructure de traitement par flux pour maintenir des features à jour pour l'inférence instantanée.
Feature Access Control
Mécanismes de sécurité et de gouvernance régissant l'accès aux caractéristiques dans le Feature Store, incluant l'authentification, l'autorisation et l'audit des accès aux données.