Изучите варианты ниже.

Какое из следующих утверждений верно в отношении динамического (онлайн) обучения?

Модель обновляется по мере поступления новых данных.

Это основное преимущество онлайн-обучения — мы можем избежать многих проблем с устареванием, позволяя модели обучаться на новых данных по мере их поступления.

Необходимо проводить очень небольшой мониторинг учебных работ.

На самом деле, вы должны постоянно следить за учебными заданиями, чтобы убедиться, что они здоровы и работают так, как задумано. Вам также потребуется вспомогательная инфраструктура, например возможность отката модели до предыдущего снимка на случай, если что-то пойдет не так во время обучения, например, ошибка в задании или повреждение входных данных.

Во время вывода требуется очень небольшой мониторинг входных данных.

Как и в случае со статической автономной моделью, также важно отслеживать входные данные для динамически обновляемых моделей. Мы, вероятно, не подвержены риску больших сезонных эффектов, но внезапные, большие изменения во входных данных (например, выход из строя источника данных вверх по течению) могут по-прежнему вызывать ненадежные прогнозы.