অনুমান হল লেবেলবিহীন উদাহরণগুলিতে একটি প্রশিক্ষিত মডেল প্রয়োগ করে ভবিষ্যদ্বাণী করার প্রক্রিয়া। বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, একটি মডেল দুটি উপায়ের একটিতে ভবিষ্যদ্বাণী অনুমান করতে পারে:
স্ট্যাটিক ইনফারেন্স ( অফলাইন ইনফারেন্স বা ব্যাচ ইনফারেন্সও বলা হয়) মানে মডেলটি লেবেলবিহীন সাধারণ উদাহরণগুলির একটি গুচ্ছের উপর ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং তারপর সেই ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে কোথাও ক্যাশ করে।
গতিশীল অনুমান ( অনলাইন অনুমান বা রিয়েল-টাইম ইনফারেন্সও বলা হয়) মানে মডেলটি শুধুমাত্র চাহিদা অনুযায়ী ভবিষ্যদ্বাণী করে, উদাহরণস্বরূপ, যখন একজন ক্লায়েন্ট একটি ভবিষ্যদ্বাণীর অনুরোধ করে।
একটি চরম উদাহরণ ব্যবহার করতে, একটি খুব জটিল মডেল কল্পনা করুন যা একটি ভবিষ্যদ্বাণী অনুমান করতে এক ঘন্টা সময় নেয়। এটি সম্ভবত স্ট্যাটিক অনুমানের জন্য একটি চমৎকার পরিস্থিতি হবে:
চিত্র 4. স্থির অনুমানে, একটি মডেল ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে, যা একটি সার্ভারে ক্যাশে করা হয়।
ধরুন এই একই জটিল মডেলটি ভুলভাবে স্ট্যাটিক অনুমানের পরিবর্তে গতিশীল অনুমান ব্যবহার করে। যদি অনেক ক্লায়েন্ট একই সময়ে ভবিষ্যদ্বাণীর অনুরোধ করে, তবে তাদের অধিকাংশই ঘন্টা বা দিনের জন্য সেই ভবিষ্যদ্বাণীটি পাবে না।
এখন এমন একটি মডেল বিবেচনা করুন যা দ্রুত অনুমান করে, সম্ভবত 2 মিলিসেকেন্ডে আপেক্ষিক ন্যূনতম কম্পিউটেশনাল রিসোর্স ব্যবহার করে। এই পরিস্থিতিতে, ক্লায়েন্টরা গতিশীল অনুমানের মাধ্যমে দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে ভবিষ্যদ্বাণী পেতে পারে, যেমন চিত্র 5-এ পরামর্শ দেওয়া হয়েছে।
চিত্র 5. গতিশীল অনুমানে, একটি মডেল চাহিদার উপর পূর্বাভাস দেয়।
স্ট্যাটিক অনুমান
স্ট্যাটিক ইনফারেন্স কিছু সুবিধা এবং অসুবিধা অফার করে।
সুবিধা
অনুমানের খরচ সম্পর্কে বেশি চিন্তা করার দরকার নেই।
পুশ করার আগে ভবিষ্যদ্বাণীর পোস্ট-ভেরিফিকেশন করতে পারে।
অসুবিধা
শুধুমাত্র ক্যাশে করা ভবিষ্যদ্বাণীগুলি পরিবেশন করতে পারে, তাই সিস্টেমটি অস্বাভাবিক ইনপুট উদাহরণগুলির জন্য পূর্বাভাস পরিবেশন করতে সক্ষম নাও হতে পারে৷
আপডেট লেটেন্সি সম্ভবত ঘন্টা বা দিনে পরিমাপ করা হয়।
গতিশীল অনুমান
গতিশীল অনুমান কিছু সুবিধা এবং অসুবিধা অফার করে।
সুবিধা
যেকোন নতুন আইটেমের ভবিষ্যদ্বাণী অনুমান করতে পারে যেমন এটি আসে, যা লম্বা লেজের (কম সাধারণ) ভবিষ্যদ্বাণীগুলির জন্য দুর্দান্ত।
অসুবিধা
নিবিড় এবং লেটেন্সি সংবেদনশীল গণনা করুন। এই সমন্বয় মডেল জটিলতা সীমিত হতে পারে; অর্থাৎ, আপনাকে একটি সহজ মডেল তৈরি করতে হতে পারে যা একটি জটিল মডেলের চেয়ে দ্রুত ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
নিরীক্ষণের চাহিদা আরও নিবিড়।
ব্যায়াম: আপনার উপলব্ধি পরীক্ষা করুন
নিচের চারটি বিবৃতির মধ্যে কোন তিনটি স্ট্যাটিক ইনফারেন্সের ক্ষেত্রে সত্য?
মডেলটিকে অবশ্যই সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুটের জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে হবে।
হ্যাঁ, মডেলটিকে অবশ্যই সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুটগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে এবং সেগুলিকে একটি ক্যাশে বা লুকআপ টেবিলে সংরক্ষণ করতে হবে৷ মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করছে এমন জিনিসগুলির সেট যদি সীমিত হয়, তাহলে স্ট্যাটিক অনুমান একটি ভাল পছন্দ হতে পারে। যাইহোক, ফ্রি-ফর্ম ইনপুটগুলির জন্য ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলির জন্য যাতে অস্বাভাবিক বা বিরল আইটেমগুলির দীর্ঘ লেজ থাকে, স্ট্যাটিক অনুমান সম্পূর্ণ কভারেজ প্রদান করতে পারে না।
সিস্টেম তাদের পরিবেশন করার আগে অনুমানকৃত ভবিষ্যদ্বাণী যাচাই করতে পারে।
হ্যাঁ, এটি স্ট্যাটিক ইনফারেন্সের একটি দরকারী দিক।
একটি প্রদত্ত ইনপুটের জন্য, মডেলটি গতিশীল অনুমানের চেয়ে দ্রুত একটি ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করতে পারে।
হ্যাঁ, স্ট্যাটিক অনুমান প্রায় সবসময় গতিশীল অনুমানের চেয়ে দ্রুত ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করতে পারে।
আপনি বিশ্বের পরিবর্তনে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন।
না, এটি স্ট্যাটিক ইনফারেন্সের একটি অসুবিধা।
নিচের কোন বিবৃতিটি গতিশীল অনুমানের ক্ষেত্রে সত্য?
আপনি সব সম্ভাব্য আইটেম জন্য ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারেন.
হ্যাঁ, এটি গতিশীল অনুমানের শক্তি। যে কোন অনুরোধ আসে একটি স্কোর দেওয়া হবে. ডায়নামিক ইনফারেন্স লং-টেইল ডিস্ট্রিবিউশনগুলি পরিচালনা করে (যাদের অনেকগুলি বিরল আইটেম রয়েছে), যেমন মুভি রিভিউতে লেখা সমস্ত সম্ভাব্য বাক্যের স্থান।
ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করার আগে আপনি তাদের যাচাই-বাছাই করতে পারেন।
সাধারণভাবে, সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করার আগে তাদের যাচাই-বাছাই করা সম্ভব নয় কারণ ভবিষ্যদ্বাণীগুলি চাহিদা অনুযায়ী করা হচ্ছে। আপনি, যাইহোক, কিছু স্তরের গুণমান পরীক্ষা প্রদানের জন্য সম্ভাব্য সমষ্টিগত ভবিষ্যদ্বাণী গুণাবলী নিরীক্ষণ করতে পারেন, তবে আগুন ইতিমধ্যে ছড়িয়ে পড়ার পরেই এটি ফায়ার অ্যালার্মের সংকেত দেবে।
গতিশীল অনুমান সম্পাদন করার সময়, আপনাকে ভবিষ্যদ্বাণীর বিলম্ব (পূর্বাভাস ফেরানোর জন্য ব্যবধানের সময়) সম্পর্কে ততটা চিন্তা করতে হবে না যতটা স্ট্যাটিক অনুমান সম্পাদন করার সময়।
ভবিষ্যদ্বাণী বিলম্ব প্রায়ই গতিশীল অনুমান একটি বাস্তব উদ্বেগ. দুর্ভাগ্যবশত, আপনি অগত্যা আরও অনুমান সার্ভার যোগ করে পূর্বাভাস লেটেন্সি সমস্যাগুলি ঠিক করতে পারবেন না।
