Confira as opções abaixo.

Na inferência off-line, fazemos previsões em um grande lote de dados em uma vez. Em seguida, colocamos essas previsões em uma tabela de consulta para uso posterior. Quais das opções a seguir são verdadeiras sobre a inferência off-line?

Precisamos criar previsões para todas as entradas possíveis.

Sim, teremos que fazer previsões para todas as entradas e e armazená-las em um cache ou tabela de consulta para usar a inferência off-line. Essa é uma das desvantagens da inferência off-line. Nós só exibir uma previsão para os exemplos que já analisamos conhecer. Isso não é um problema se o conjunto de coisas que estamos prevendo é limitado, como todas as cidades do mundo ou todos os itens de uma tabela de banco de dados. Mas para entradas de formato livre, como consultas de usuários que têm uma cauda longa de itens incomuns ou raros, não poderíamos fornecer cobertura completa com um sistema de inferência off-line.

Depois de gerar as previsões, podemos verificá-las antes de aplicar para resolvê-los com rapidez.

Essa é uma das vantagens da inferência off-line. Podemos de integridade e todas as nossas previsões antes que sejam usados.

Para uma determinada entrada, podemos exibir uma previsão mais rapidamente do que on-line.

Uma das melhores coisas da inferência off-line é que, uma vez as previsões foram gravadas em uma tabela de consulta, podem ser exibidos com latência mínima. Sem computação ou modelo de atributos a inferência precisa ser feita no momento da solicitação.

Precisaremos monitorar com cuidado nossos sinais de entrada durante um longo período.

Esse é o único caso em que não precisamos monitorar as entradas por um longo período. Isso ocorre porque, uma vez previsões foram gravadas em uma tabela de consulta, não estamos mais dependem dos atributos de entrada. Qualquer atualização subsequente do modelo vai exigir uma nova rodada de verificação de entrada.

Seremos capazes de reagir rapidamente às mudanças no mundo.

Não, essa é uma desvantagem da inferência off-line. Vamos ter que esperar até que um novo conjunto de previsões tenha sido escrito para a pesquisa antes de responder de forma diferente com base nas alterações mundo.