아래 옵션을 살펴보세요.

오프라인 추론에서는 모든 데이터 세트에서 대규모 데이터 배치에 대해 예측을 수행합니다. 한 번). 그런 다음 이러한 예측을 나중에 사용할 수 있도록 조회 테이블에 저장합니다. 다음 중 오프라인 추론에 대해 올바른 설명은 무엇인가요?

가능한 모든 입력에 대한 예측을 생성해야 합니다.

예, 가능한 모든 입력에 대해 예측을 수행해야 하고 캐시 또는 조회 테이블에 저장하여 오프라인 추론을 사용할 수 있습니다. 이는 오프라인 추론의 단점 중 하나입니다. Google에서는 이미 사용 중인 예시에 대한 예측을 제공할 수 있습니다. 알 수 있습니다. 이는 예측하려는 항목 세트가 는 전 세계 모든 도시 또는 데이터베이스 테이블의 모든 항목과 같이 제한됩니다. 하지만 롱테일이 많은 사용자 쿼리와 같은 자유 형식 입력의 경우 특별하거나 희귀한 품목의 경우 전체 보증을 제공할 수 없습니다. 오프라인 추론 시스템을 사용합니다

예측을 생성한 후 적용하기 전에 검증할 수 있습니다. 있습니다.

오프라인 추론의 한 가지 유용한 점은 바로 이것입니다. 우리는 모든 예측을 실제로 적용하기 전에 있습니다.

주어진 입력에 대해 사용했을 때보다 더 빠르게 예측을 제공할 수 있습니다. 온라인 추론을 기반으로 합니다.

오프라인 추론의 장점 중 하나는 예측이 일부 조회 테이블에 기록되면 최소 지연 시간으로 제공할 수 있습니다 특성 계산 또는 모델 없음 추론은 요청 시 수행되어야 합니다.

입력 신호를 면밀히 모니터링하기 위해 확인할 수 있습니다

이것이 입력값을 실제로 모니터링할 필요가 없는 신호를 보낼 수 있습니다 왜냐하면 룩업 테이블에 기록되기만 하면 더 이상 입력 특성에 따라 달라집니다. 이후 업데이트는 새로운 라운드의 입력 확인이 필요합니다.

세상의 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

아니요. 이는 오프라인 추론의 단점입니다. 잠시 기다려 주세요. 새로운 예측 집합이 작성될 때까지 표가 변경되기만 하면 되므로 하고 있습니다.