নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.

নিচের কোন বিবৃতিটি গতিশীল (অনলাইন) প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে সত্য?
নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি আপ টু ডেট থাকে।
এটি অনলাইন প্রশিক্ষণের প্রাথমিক সুবিধা—আমরা মডেলটিকে নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে প্রশিক্ষণের অনুমতি দিয়ে অনেক অচলতার সমস্যা এড়াতে পারি।
প্রশিক্ষণ কাজের খুব কম পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন.
প্রকৃতপক্ষে, আপনাকে অবশ্যই প্রশিক্ষণের কাজগুলিকে নিরীক্ষণ করতে হবে যাতে তারা সুস্থ এবং উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করে। প্রশিক্ষণে কিছু ভুল হয়ে গেলে, যেমন একটি বগি কাজ বা ইনপুট ডেটাতে দুর্নীতির ক্ষেত্রে আপনার মডেলটিকে আগের স্ন্যাপশটে রোল করার ক্ষমতার মতো সমর্থনকারী পরিকাঠামোরও প্রয়োজন হবে।
ইনপুট ডেটার খুব কম মনিটরিং অনুমান সময়ে করা প্রয়োজন।
একটি স্ট্যাটিক, অফলাইন মডেলের মতো, গতিশীলভাবে আপডেট হওয়া মডেলগুলিতে ইনপুটগুলি নিরীক্ষণ করাও গুরুত্বপূর্ণ৷ আমরা সম্ভবত বড় ঋতুগত প্রভাবগুলির জন্য ঝুঁকির মধ্যে নেই, কিন্তু হঠাৎ করে, ইনপুটগুলিতে বড় পরিবর্তনগুলি (যেমন একটি আপস্ট্রিম ডেটা উত্স নীচে চলে যাওয়া) এখনও অবিশ্বাস্য ভবিষ্যদ্বাণীর কারণ হতে পারে।