Статический (оффлайн) вывод
Изучите варианты ниже.
При автономном выводе мы делаем прогнозы для большого пакета данных одновременно. Затем мы помещаем эти прогнозы в справочную таблицу для дальнейшего использования. Что из следующего верно для офлайн-вывода?
Мы должны создавать прогнозы для всех возможных входных данных.
Да, нам придется делать прогнозы для всех возможных входных данных и сохранять их в кеше или таблице поиска, чтобы использовать автономный вывод. Это один из недостатков автономного вывода. Мы сможем служить предсказанием только для тех примеров, о которых нам уже известно. Это нормально, если набор прогнозируемых объектов ограничен, например, все города мира или все элементы в таблице базы данных. Но для входных данных произвольной формы, таких как пользовательские запросы, которые содержат длинный хвост необычных или редких элементов, мы не сможем обеспечить полный охват с помощью автономной системы вывода.
После создания прогнозов мы можем проверить их перед применением.
Это действительно одна полезная вещь в автономном выводе. Мы можем проверить работоспособность и проверить все наши прогнозы, прежде чем они будут использованы.
Для заданных входных данных мы можем сделать прогноз быстрее, чем с помощью онлайн- вывода.
Одна из замечательных особенностей автономного вывода заключается в том, что после того, как прогнозы записаны в некоторую справочную таблицу, они могут быть обработаны с минимальной задержкой. Во время запроса не требуется выполнять никакие вычисления функций или выводы модели.
Нам нужно будет тщательно отслеживать наши входные сигналы в течение длительного периода времени.
Это тот случай, когда нам фактически не нужно отслеживать входные сигналы в течение длительного периода времени. Это связано с тем, что как только прогнозы записаны в справочную таблицу, мы больше не зависим от входных объектов. Обратите внимание, что любое последующее обновление модели потребует нового раунда проверки ввода.
Мы сможем быстро реагировать на изменения в мире.
Нет, это недостаток автономного вывода. Нам нужно будет подождать, пока в справочную таблицу не будет записан новый набор прогнозов, прежде чем мы сможем реагировать по-другому в зависимости от любых изменений в мире.
Динамический (онлайн) вывод
Изучите варианты ниже.
Динамический (онлайн) вывод означает создание прогнозов по требованию. То есть при онлайн-выведении мы помещаем обученную модель на сервер и по мере необходимости выдаем запросы на вывод. Что из перечисленного верно в отношении динамического вывода?
Вы можете предоставить прогнозы для всех возможных предметов.
Да, это сильная сторона онлайн-вывода. Любой поступивший запрос будет оценен. Онлайн-вывод обрабатывает распределения с длинным хвостом (с большим количеством редких элементов), например, пространство всех возможных предложений, написанных в обзорах фильмов.
Вы можете выполнить пост-проверку прогнозов перед их использованием.
В общем, невозможно выполнить пост-проверку всех прогнозов до того, как они будут использованы, поскольку прогнозы делаются по запросу. Однако потенциально вы можете отслеживать качество совокупного прогнозирования, чтобы обеспечить некоторый уровень проверки работоспособности, но это будет сигнализировать о пожарной тревоге только после того, как пожар уже распространился.
Необходимо внимательно следить за входными сигналами.
Да. Сигналы могут внезапно измениться из-за проблем в восходящем направлении, что повредит нашим прогнозам.
При выполнении онлайн-вывода вам не нужно беспокоиться о задержке прогнозирования (время задержки возврата прогнозов) так сильно, как при выполнении автономного вывода.
Задержка прогнозирования часто является серьезной проблемой при онлайн-выводах. К сожалению, вы не всегда можете решить проблемы с задержкой прогнозирования, добавив больше серверов вывода.