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最后，特征存储的集中化特性有助于确保特征的高质量、精心设计并符合数据治理和监管要求。这可以带来更准确、更可靠的模型，从而降低出现错误或偏差的风险。

数据存储可帮助确保法规遵从性，因为这样可 意大利手机号码数据 以更轻松地监控和审核数据使用情况。它还可以提供访问控制、版本控制和沿袭跟踪等功能，从而帮助确保数据的准确性、完整性和安全性。这可以帮助组织遵守 等数据隐私法规，并确保以合规且负责任的方式处理敏感数据。

实现可解释的人工智能
可解释人工智能（） 指开发能够被人类轻松理解和解释的机器学习模型和算法。 的目标是通过使人类能够理解 模型决策背后的原因，使 系统更加透明、值得信赖和负责。

通过将特征存储作为可解释 流程的一部分，组织可以提高其机器学习模型的透明度和可解释性，从而更容易遵守法规和道德考虑，并与用户和利益相关者建立信任。

特征存储组件
现代特征存储通常由三个核心组件组成：数据转换、存储和服务。

转型
转换是许多机器学习 项目的关键组成部分。转换是指将原始数据转换为可用于训练 模型或进行预测的格式的过程。