Pelajari opsi di bawah ini.
Dalam inferensi offline, kita membuat prediksi pada data dalam jumlah besar
sekali.
Kemudian, kita menempatkan prediksi tersebut dalam tabel pencarian untuk digunakan nanti.
Manakah dari pernyataan berikut ini yang benar tentang inferensi offline?
Kita harus membuat prediksi untuk semua input yang memungkinkan.
Ya, kita harus membuat prediksi untuk
semua kemungkinan {i>input<i} dan
menyimpannya ke dalam cache atau tabel pemeta untuk menggunakan inferensi offline.
Ini adalah salah satu kelemahan dari inferensi offline. Kita hanya akan
dapat menyajikan prediksi untuk
contoh yang sudah kita
ketahui. Tidak apa-apa jika kumpulan
hal yang kita prediksikan
terbatas, seperti semua kota di dunia atau semua item dalam tabel {i>database<i}.
Tetapi untuk {i>input<i} bentuk bebas seperti
kueri pengguna yang memiliki
item yang tidak biasa atau langka, kami tidak akan dapat memberikan liputan lengkap
dengan sistem inferensi offline.
Setelah membuat prediksi, kita dapat memverifikasinya sebelum menerapkan
mereka.
Ini memang satu hal yang berguna tentang inferensi offline. Kita dapat
memeriksa dan memverifikasi semua prediksi kita sebelum
data
Untuk input tertentu, kita dapat menyajikan prediksi lebih cepat daripada dengan
inferensi online.
Salah satu hal hebat tentang inferensi offline adalah sekali
prediksi telah ditulis ke beberapa tabel pencarian, mereka
dapat disajikan dengan latensi minimal. Tidak ada komputasi atau model fitur
inferensi perlu dilakukan pada waktu permintaan.
Kita perlu memantau sinyal input
dengan cermat dalam jangka waktu
periode waktu tertentu.
Ini adalah satu kasus di mana kita
tidak perlu memantau input
sinyal dalam jangka waktu yang lama. Hal ini karena setelah
telah ditulis ke tabel pencarian, kita tidak lagi
bergantung pada fitur input. Perhatikan bahwa setiap update berikutnya
model akan memerlukan tahap verifikasi input baru.
Kami akan dapat bereaksi dengan cepat terhadap perubahan di dunia.
Tidak, ini adalah kelemahan dari inferensi offline. Kita harus menunggu
hingga satu set prediksi baru
ditulis ke pencarian
tabel sebelum kita dapat meresponnya secara berbeda berdasarkan perubahan dalam
saat ini.