#25: Feature Store: Features als wiederverwendbares Datenprodukt

Feature Stores sind aktuell ein Trend im Bereich MLOps (Machine Learning Operations). Sie zielen darauf ab das Feature Engineering einfacher und schneller zu machen. Um Features nicht in jedem Projekt neu aufzubauen, bietet ein Feature Store die Möglichkeit sie quasi fertig aus dem Regal zu nehmen. Sinnvoll ist dies besonders wenn eine hohe Data Maturity vorhanden ist, d.h. wenn viele Modelle auf Features zugreifen und es viele Überschneidungen gibt.  Links: - https://mlops.community/learn/feature-store/ - https://docs.databricks.com/machine-learning/feature-store/online-feature-stores.html

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