Системи машинного навчання, які працюють у реальних умовах: статичне й динамічне навчання
Тримайте все під контролем за допомогою колекцій
Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб.
Загалом модель можна навчати одним із двох способів.
Статичне навчання (інша назва – навчання офлайн) означає, що модель тренується лише один раз. Потім деякий час використовується та сама навчена модель.
Динамічне навчання (інша назва – навчання онлайн) означає, що модель тренується постійно або принаймні часто. Зазвичай використовується остання навчена версія моделі.
Рисунок 2. Статичне навчання. Одноразове навчання; багаторазове використання тієї самої моделі. (Зображення від Pexels і fancycrave1.)
Рисунок 3. Динамічне навчання. Часте повторне навчання; використання найновішої моделі. (Зображення від Pexels і Couleur.)
Таблиця 1. Основні переваги й недоліки.
Статичне навчання
Динамічне навчання
Переваги
Простіше. Розробити й протестувати модель потрібно лише один раз.
Адаптивніше. Модель не відставатиме від будь-яких змін у зв’язку між ознаками й мітками.
Недоліки
Модель може бути застарілою. Якщо зв’язок між ознаками й мітками із часом зміниться, прогнози моделі погіршаться.
Більше роботи. Вам доведеться постійно розробляти, тестувати й випускати новий продукт.
Якщо набір даних насправді не змінюється із часом, виберіть статичне навчання, а не динамічне, оскільки таку систему дешевше створити й обслуговувати. Однак набори даних мають тенденцію змінюватися із часом, навіть якщо їх ознаки здаються такими ж постійними, як, скажімо, рівень моря. Висновок: слід відстежувати зміни вхідних даних навіть у разі статичного навчання.
Наприклад, розгляньмо модель, навчену прогнозувати ймовірність того, що користувачі купуватимуть квіти. Через нестачу часу модель навчалася лише один раз на наборі даних про купівлю квітів за липень і серпень.
Модель працює нормально протягом кількох місяців, але напередодні Дня святого Валентина робить дуже погані прогнози, оскільки поведінка користувачів перед цим квітковим святом різко змінюється.
Які два з наведених нижче тверджень щодо статичного (офлайн-) навчання правильні?
Модель оновлюється, коли надходять нові дані.
Насправді, якщо навчання відбувається в режимі офлайн, модель не зможе приймати нові дані, щойно вони надходять. Через це модель може застаріти, якщо розподіл, на основі якого вона навчається, змінюється із часом.
Модель можна перевірити, перш ніж застосовувати її в реальних умовах.
Так, навчання в режимі офлайн дає змогу добре перевірити ефективність моделі, перш ніж розгортати її для роботи в реальних умовах.
Офлайн-навчання вимагає менше контролю за тренувальними завданнями, ніж онлайн-навчання.
Загалом вимоги до моніторингу під час навчання скромніші, якщо воно проводиться в режимі офлайн, тобто не потрібно дотримуватися багатьох рекомендацій для навчання в робочих умовах. Однак що частіше ви навчаєте свою модель, то більше вам потрібно буде інвестувати в моніторинг. Також потрібно буде регулярно перевіряти, чи зміни, внесені в код (і його залежності), не вплинуть негативно на якість моделі.
Під час виведення результатів потрібен дуже незначний моніторинг вхідних даних.
Навпаки, потрібно відстежувати вхідні дані в робочому режимі. Якщо розподіли вхідних даних зміняться, прогнози моделі можуть стати ненадійними. Уявіть, наприклад, що модель, навчену лише на даних про літній одяг, раптом використовують, щоб прогнозувати тенденції поведінки покупців зимового одягу.
Яке одне з наведених нижче тверджень щодо динамічного (онлайн-) навчання правильне?
Модель оновлюється, коли надходять нові дані.
Це основна перевага навчання онлайн; можна уникнути багатьох проблем із застарілістю, якщо дозволити моделі навчатися на нових даних, щойно вони надходять.
Не потрібно витрачати багато часу на контроль за тренувальними завданнями.
Насправді потрібно постійно стежити за тренувальними завданнями, щоб гарантувати їх якість і належну роботу. Вам також знадобиться допоміжна інфраструктура, зокрема можливість повернути модель до попереднього знімка стану, якщо під час навчання щось піде не так, наприклад, станеться помилка чи спотворяться вхідні дані.
Під час виведення результатів потрібен дуже незначний моніторинг вхідних даних.
Важливо контролювати вхідні дані як статичних офлайн-моделей, так і тих, що оновлюються динамічно. Найімовірніше, ризик впливу сезонних коливань буде невеликим, але раптові значні зміни вхідних даних (наприклад, вихід із ладу вхідного джерела даних) усе одно можуть призвести до ненадійних прогнозів.
[null,null,["Останнє оновлення: 2025-04-22 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMachine learning models can be trained statically (once) or dynamically (continuously).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eStatic training is simpler but can become outdated if data patterns change, requiring data monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDynamic training adapts to new data, providing more accurate predictions but demands more resources and monitoring.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eChoosing between static and dynamic training depends on the specific dataset and how frequently it changes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMonitoring input data is essential for both static and dynamic training to ensure reliable predictions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Production ML systems: Static versus dynamic training\n\nBroadly speaking, you can train a model in either of two ways:\n\n- [**Static training**](/machine-learning/glossary#static) (also called **offline training**) means that you train a model only once. You then serve that same trained model for a while.\n- [**Dynamic training**](/machine-learning/glossary#dynamic) (also called **online training**) means that you train a model continuously or at least frequently. You usually serve the most recently trained model.\n\n**Figure 2.** Static training. Train once; serve the same built model multiple times. (Images by Pexels and by fancycrave1.)\n\n**Figure 3.** Dynamic training. Retrain frequently; serve the most recently built model. (Images by Pexels and by Couleur.)\n\n**Table 1.** Primary advantages and disadvantages.\n\n| | Static training | Dynamic training |\n| Advantages | **Simpler.** You only need to develop and test the model once. | **More adaptable.** Your model will keep up with any changes to the relationship between features and labels. |\n| Disadvantages | **Sometimes staler.** If the relationship between features and labels changes over time, your model's predictions will degrade. | **More work.** You must build, test, and release a new product all the time. |\n|---------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\nIf your dataset truly isn't changing over time, choose static training because\nit is cheaper to create and maintain than dynamic training. However, datasets\ntend to change over time, even those with features that you think are as\nconstant as, say, sea level. The takeaway: even with static\ntraining, you must still monitor your input data for change.\n\nFor example, consider a model trained to predict the probability that users\nwill buy flowers. Because of time pressure, the model is trained only once\nusing a dataset of flower buying behavior during July and August.\nThe model works fine for several months but then makes terrible predictions\naround [Valentine's Day](https://wikipedia.org/wiki/Valentine's_Day) because\nuser behavior during that floral holiday period changes dramatically.\n\nFor a more detailed exploration of static and dynamic training, see the\n[Managing ML Projects](/machine-learning/managing-ml-projects/pipelines)\ncourse.\n\nExercises: Check your understanding\n-----------------------------------\n\nWhich **two** of the following statements are true about static (offline) training? \nThe model stays up to date as new data arrives. \nActually, if you train offline, then the model has no way to incorporate new data as it arrives. This can lead to model staleness, if the distribution you are trying to learn from changes over time. \nYou can verify the model before applying it in production. \nYes, offline training gives ample opportunity to verify model performance before introducing the model in production. \nOffline training requires less monitoring of training jobs than online training. \nIn general, monitoring requirements at training time are more modest for offline training, which insulates you from many production considerations. However, the more frequently you train your model, the higher the investment you'll need to make in monitoring. You'll also want to validate regularly to ensure that changes to your code (and its dependencies) don't adversely affect model quality. \nVery little monitoring of input data needs to be done at inference time. \nCounterintuitively, you do need to monitor input data at serving time. If the input distributions change, then our model's predictions may become unreliable. Imagine, for example, a model trained only on summertime clothing data suddenly being used to predict clothing buying behavior in wintertime. \nWhich **one** of the following statements is true of dynamic (online) training? \nThe model stays up to date as new data arrives. \nThis is the primary benefit of online training; you can avoid many staleness issues by allowing the model to train on new data as it comes in. \nVery little monitoring of training jobs needs to be done. \nActually, you must continuously monitor training jobs to ensure that they are healthy and working as intended. You'll also need supporting infrastructure like the ability to roll a model back to a previous snapshot in case something goes wrong in training, such as a buggy job or corruption in input data. \nVery little monitoring of input data needs to be done at inference time. \nJust like a static, offline model, it is also important to monitor the inputs to the dynamically updated models. You are likely not at risk for large seasonality effects, but sudden, large changes to inputs (such as an upstream data source going down) can still cause unreliable predictions.\n| **Key terms:**\n|\n| - [Dynamic training](/machine-learning/glossary#dynamic)\n- [Static training](/machine-learning/glossary#static) \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
