以下の選択肢をご確認ください。

動的（オンライン）トレーニングの説明として正しい文は次のうちどれですか。

新しいデータが届くと、モデルが常に最新の状態に保たれます。

これがオンライン トレーニングの主なメリットです。新しいデータを受信したときにモデルをトレーニングできるようにすることで、多くの古いデータの問題を回避できます。

トレーニング ジョブのモニタリングはほとんど必要ありません。

実際には、トレーニング ジョブを継続的にモニタリングして、ジョブが正常であり、想定どおりに機能していることを確認する必要があります。また、バグのあるジョブや入力データの破損など、トレーニングで問題が発生した場合にモデルを前のスナップショットにロールバックする機能など、サポートするインフラストラクチャも必要です。

推論時に入力データのモニタリングをほとんど行う必要はありません。

静的なオフライン モデルと同様に、動的に更新されるモデルへの入力をモニタリングすることも重要です。季節性の大きな影響はないと思われますが、入力に大幅な変更（アップストリームのデータソースが停止するなど）が突然発生する場合、信頼度の低い予測が発生する可能性があります。