以下のオプションをご検討ください。

オフライン推論では、大量のデータに対して 1 回。 これらの予測を後で使用するためにルックアップ テーブルに格納します。 オフライン推論の説明として正しいものは次のうちどれですか。

可能性のあるすべての入力に対して予測を作成する必要があります。

はい。考えられるすべての入力に対して予測を行い、 キャッシュまたはルックアップ テーブルに保存し、オフライン推論を使用します。 これはオフライン推論の欠点の一つです。Google は トレーニング済みのサンプルに対して です。予測する一連の要素が 世界の全都市やデータベース テーブルのすべてのアイテムのように、制限されます。 しかし、ユーザークエリのような自由形式の入力では、 特殊な商品、希少な商品の場合、すべての商品を オフライン推論システムと連携できます

予測を生成したら、適用する前に検証できる できます。

これは間違いなく、オフライン推論に役立つ点です。Google では、 健全性チェックを行ってすべての予測を 事前に検証できます 分析できます

特定の入力については、この方法で予測を行うよりも オンライン推論。

オフライン推論の優れた点の一つは、 いくつかのルックアップテーブルに 書き込まれたため 最小限のレイテンシで配信できます特徴の計算やモデルなし 推論はリクエスト時に行う必要があります。

長期間にわたって入力シグナルを慎重にモニタリングする必要がある 表示されます。

入力のモニタリングが実際に必要ないのは 検出します。なぜなら、 ルックアップ テーブルに書き込まれたため、 予測します。後続の更新は 新しい入力検証が必要になります。

世界の変化に迅速に対応できるようになります。

いいえ。これはオフライン推論のデメリットです。しばらく待つ必要があります 新しい予測セットがルックアップに書き込まれるまで、 変更に基づいて個別に対応できるようになります あります