ดูตัวเลือกด้านล่าง

ข้อความใดต่อไปนี้เป็นจริงของการฝึกอบรมแบบไดนามิก (ออนไลน์)

โมเดลนี้จะได้รับการอัปเดตอยู่เสมอเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

ซึ่งเป็นข้อดีหลักของการฝึกอบรมออนไลน์ เนื่องจากเราจะหลีกเลี่ยงปัญหาต่างๆ ที่ไม่มีการอัปเดตได้โดยการอนุญาตให้โมเดลฝึกใช้ข้อมูลใหม่เมื่อมีข้อมูลเข้ามา

จําเป็นต้องตรวจสอบงานการฝึกอบรมเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

ความจริงแล้ว คุณต้องตรวจสอบงานการฝึกอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่างานเหล่านี้มีประสิทธิภาพและเป็นไปตามจุดประสงค์ นอกจากนี้ คุณจะต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับ เช่น ความสามารถในการย้อนกลับโมเดลไปยังสแนปชอตก่อนหน้าในกรณีที่มีบางอย่างไม่ถูกต้องในการฝึก เช่น งานที่มีข้อบกพร่อง หรือข้อมูลเสียหาย

การติดตามข้อมูลอินพุตน้อยมากจําเป็นต้องทําในขณะที่อนุมาน

สิ่งสําคัญคือต้องตรวจสอบอินพุตของโมเดลที่อัปเดตแบบไดนามิกเช่นเดียวกับโมเดลแบบคงที่ เราไม่น่าจะเสี่ยงต่อผลกระทบตามฤดูกาลมากนัก แต่การเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันในข้อมูลจํานวนมาก (เช่น แหล่งข้อมูลต้นทางไม่พร้อมใช้งาน) อาจทําให้เกิดการคาดการณ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ