স্ট্যাটিক (অফলাইন) অনুমান
নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.
অফলাইন অনুমানে, আমরা একযোগেব্যবহার করে। তারপরে আমরা সেই ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে পরবর্তীতে ব্যবহারের জন্য একটি লুক-আপ টেবিলে রাখি। নিচের কোনটি অফলাইন অনুমানের ক্ষেত্রে সত্য?
আমাদের অবশ্যই সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুটগুলির জন্য পূর্বাভাস তৈরি করতে হবে।
হ্যাঁ, আমাদের সমস্ত সম্ভাব্য ইনপুটগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে এবং অফলাইন অনুমান ব্যবহার করার জন্য সেগুলিকে একটি ক্যাশে বা লুকআপ টেবিলে সংরক্ষণ করতে হবে। এটি অফলাইন অনুমানের ত্রুটিগুলির মধ্যে একটি। আমরা শুধুমাত্র সেই উদাহরণগুলির জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করতে সক্ষম হব যা আমরা ইতিমধ্যেই জানি৷ এটি ঠিক আছে যদি আমরা যে জিনিসগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করছি তা সীমিত হয়, যেমন সমস্ত বিশ্বের শহর বা একটি ডাটাবেস টেবিলের সমস্ত আইটেম৷ কিন্তু অস্বাভাবিক বা বিরল আইটেমগুলির একটি দীর্ঘ লেজযুক্ত ব্যবহারকারীর প্রশ্নের মতো ফ্রিফর্ম ইনপুটগুলির জন্য, আমরা অফলাইন-ইনফারেন্স সিস্টেমের সাথে সম্পূর্ণ কভারেজ সরবরাহ করতে সক্ষম হব না।
ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করার পরে, আমরা সেগুলি প্রয়োগ করার আগে যাচাই করতে পারি৷
অফলাইন অনুমান সম্পর্কে এটি সত্যিই একটি দরকারী জিনিস। আমরা আমাদের সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যবহার করার আগে সেগুলি পরীক্ষা করতে এবং যাচাই করতে পারি৷
একটি প্রদত্ত ইনপুটের জন্য, আমরা অনলাইন অনুমানের চেয়ে দ্রুত একটি ভবিষ্যদ্বাণী পরিবেশন করতে পারি।
অফলাইন অনুমান সম্পর্কে একটি দুর্দান্ত জিনিস হল যে একবার কিছু লুক-আপ টেবিলে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি লেখা হয়ে গেলে, সেগুলি ন্যূনতম বিলম্বের সাথে পরিবেশন করা যেতে পারে। অনুরোধের সময় কোনও বৈশিষ্ট্য গণনা বা মডেল অনুমান করার দরকার নেই।
আমাদের দীর্ঘ সময় ধরে আমাদের ইনপুট সংকেতগুলি সাবধানতার সাথে পর্যবেক্ষণ করতে হবে।
এটি এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে আমাদের আসলে দীর্ঘ সময়ের জন্য ইনপুট সংকেতগুলি নিরীক্ষণ করার দরকার নেই। এর কারণ হল একবার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি একটি লুক-আপ টেবিলে লেখা হয়ে গেলে, আমরা আর ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভরশীল নই। মনে রাখবেন যে মডেলের পরবর্তী আপডেটের জন্য একটি নতুন রাউন্ড ইনপুট যাচাইকরণের প্রয়োজন হবে৷
আমরা বিশ্বের পরিবর্তনে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম হব।
না, এটি অফলাইন অনুমানের একটি ত্রুটি। বিশ্বের যেকোনো পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে ভিন্নভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারার আগে লুক-আপ টেবিলে ভবিষ্যদ্বাণীর একটি নতুন সেট লেখা না হওয়া পর্যন্ত আমাদের অপেক্ষা করতে হবে।
গতিশীল (অনলাইন) অনুমান
নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.
গতিশীল (অনলাইন) অনুমান মানে চাহিদা অনুযায়ী ভবিষ্যদ্বাণী করা। অর্থাৎ, অনলাইন অনুমানে, আমরা একটি সার্ভারে প্রশিক্ষিত মডেল রাখি এবং প্রয়োজন অনুসারে অনুমান অনুরোধ জারি করি। নিচের কোনটি গতিশীল অনুমানের ক্ষেত্রে সত্য?
আপনি সব সম্ভাব্য আইটেম জন্য ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারেন.
হ্যাঁ, এটি অনলাইন অনুমানের একটি শক্তি। যে কোন অনুরোধ আসে একটি স্কোর দেওয়া হবে. অনলাইন ইনফারেন্স লং-টেইল ডিস্ট্রিবিউশন পরিচালনা করে (যাদের অনেক বিরল আইটেম আছে), যেমন মুভি রিভিউতে লেখা সম্ভাব্য সব বাক্যের স্থান।
ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করার আগে আপনি তাদের যাচাই-বাছাই করতে পারেন।
সাধারণভাবে, সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণী ব্যবহার করার আগে তাদের যাচাই-বাছাই করা সম্ভব নয় কারণ ভবিষ্যদ্বাণীগুলি চাহিদা অনুযায়ী করা হচ্ছে। যাইহোক, আপনি সামগ্রিক ভবিষ্যদ্বাণী গুণাগুণ নিরীক্ষণ করতে পারেন যাতে কিছু স্তরের বিচক্ষণতা যাচাই করা যায়, তবে আগুন ইতিমধ্যে ছড়িয়ে পড়ার পরেই এটি ফায়ার অ্যালার্মের সংকেত দেবে।
আপনাকে অবশ্যই ইনপুট সংকেতগুলি সাবধানে নিরীক্ষণ করতে হবে।
হ্যাঁ. আপস্ট্রিম সমস্যার কারণে হঠাৎ করে সিগন্যাল পরিবর্তন হতে পারে, আমাদের ভবিষ্যদ্বাণীর ক্ষতি করতে পারে।
অনলাইন অনুমান সম্পাদন করার সময়, অফলাইন অনুমান সম্পাদন করার সময় আপনাকে পূর্বাভাস লেটেন্সি (পূর্বাভাস ফেরানোর জন্য পিছিয়ে সময়) নিয়ে চিন্তা করতে হবে না।
ভবিষ্যদ্বাণী বিলম্বিতা প্রায়ই অনলাইন অনুমান একটি বাস্তব উদ্বেগ. দুর্ভাগ্যবশত, আপনি অগত্যা আরও অনুমান সার্ভার যোগ করে পূর্বাভাস লেটেন্সি সমস্যাগুলি ঠিক করতে পারবেন না।