Хранилища признаков и реестры моделей

Хранилища признаков и реестры моделей — важнейшие компоненты жизненного цикла машинного обучения. Чтобы обеспечить воспроизводимость и доступность результатов, необходимо вести подробный учёт всех созданных ресурсов, отслеживать их изменения и понимать, как эти изменения влияют на процесс разработки в целом.