Feature Storeから取得したデータフレームを、PyTorchやTensorFlowのモデルトレーニングに直接渡すのではなく、一度DeltaテーブルやParquetとして保存することが推奨される理由はどれか。

特にDeep Learningの分散学習では、PetastormやTFRecordなどがファイルベースの高速な読み込みを前提としていることが多く、また再計算を避けるためにもマテリアライズ(保存)が推奨される。