Перегляньте варіанти нижче.

Яке з наведених нижче тверджень щодо динамічного (онлайн-) навчання правильне?

Модель оновлюється, коли надходять нові дані.

Це основна перевага навчання онлайн; можна уникнути багатьох проблем із застарілістю, якщо дозволити моделі навчатися на нових даних, щойно вони надходять.

Не потрібно витрачати багато часу на контроль за тренувальними завданнями.

Насправді потрібно постійно стежити за тренувальними завданнями, щоб гарантувати їх якість і належну роботу. Вам також знадобиться допоміжна інфраструктура, зокрема можливість повернути модель до попереднього знімка стану, якщо під час навчання щось піде не так, наприклад, станеться помилка чи спотворяться вхідні дані.

Під час виведення результатів потрібен дуже незначний моніторинг вхідних даних.

Важливо контролювати вхідні дані як статичних офлайн-моделей, так і тих, що оновлюються динамічно. Найімовірніше, ризик впливу сезонних коливань буде невеликим, але раптові значні зміни вхідних даних (наприклад, вихід із ладу вхідного джерела даних) усе одно можуть призвести до ненадійних прогнозів.