नीचे दिए गए विकल्प देखें.

इनमें से कौनसी बात डाइनैमिक (ऑनलाइन) ट्रेनिंग के बारे में सही है?

नया डेटा आने पर मॉडल अप-टू-डेट रहता है.

यह ऑनलाइन ट्रेनिंग का मुख्य फ़ायदा है—हम पुराने डेटा की जांच करते समय, पुराने डेटा से जुड़ी कई समस्याओं से बच सकते हैं. इसके लिए, हम नए डेटा को ट्रेनिंग की अनुमति देते हैं.

ट्रेनिंग से जुड़े कामों पर बहुत कम नज़र रखना ज़रूरी है.

असल में, आपको ट्रेनिंग से जुड़ी नौकरियों की लगातार निगरानी करनी चाहिए, ताकि यह पक्का हो सके कि वे अच्छी तरह से काम कर रही हैं और उम्मीद के मुताबिक काम कर रही हैं. अगर ट्रेनिंग में कोई गड़बड़ी होती है, जैसे कि गड़बड़ी का काम या इनपुट डेटा में गड़बड़ी

अनुमान के समय, इनपुट डेटा की बहुत कम निगरानी की जानी चाहिए.

स्टैटिक और ऑफ़लाइन मॉडल की तरह ही, डाइनैमिक तौर पर अपडेट किए गए मॉडल की जानकारी देखना भी ज़रूरी होता है. सीज़न के मुताबिक होने वाले बड़े असर की संभावना नहीं होती है, लेकिन इनपुट में अचानक बड़े बदलाव (जैसे कि अपस्ट्रीम डेटा सोर्स का कम होना) से भी अनुमान नहीं लग सकते.