Inférence statique ou dynamique: testez vos connaissances

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Inférence statique (hors connexion)

Explorez les options ci-dessous.

Dans l'inférence hors ligne, nous effectuons des prédictions sur un grand lot de données à la fois,. Nous plaçons ensuite ces prédictions dans une table de recherche pour une utilisation ultérieure. Parmi les affirmations suivantes sur l'inférence hors ligne, lesquelles sont vraies ?
Nous devons créer des prédictions pour toutes les entrées possibles.
Oui, nous devons effectuer des prédictions pour toutes les entrées possibles et les stocker dans un cache ou une table de conversion pour utiliser l'inférence hors connexion. C'est l'un des inconvénients de l'inférence hors connexion. Nous ne pourrons diffuser une prédiction que pour les exemples que nous connaissons déjà. Ce n'est pas un problème si l'ensemble des éléments que nous prédisons est limité, comme toutes les villes du monde ou tous les éléments d'une table de base de données. Toutefois, pour les entrées de format libre telles que les requêtes utilisateur avec une longue traîne d'éléments rares ou inhabituels, nous ne pourrions pas fournir une couverture complète avec un système d'inférence hors connexion.
Après avoir généré les prédictions, nous pouvons les vérifier avant de les appliquer.
C'est l'un des avantages de l'inférence hors ligne. Nous pouvons vérifier et valider toutes nos prédictions avant qu'elles ne soient utilisées.
Pour une entrée donnée, nous pouvons diffuser une prédiction plus rapidement qu'avec l'inférence en ligne.
L'un des principaux avantages de l'inférence hors ligne est qu'une fois les prédictions écrites dans une table de recherche, elles peuvent être diffusées avec une latence minimale. Aucun calcul de caractéristiques ni aucune inférence de modèle n'est nécessaire au moment de la requête.
Nous devrons surveiller attentivement nos signaux d'entrée sur une longue période.
C'est le cas où nous n'avons pas besoin de surveiller les signaux d'entrée sur une longue période. En effet, une fois les prédictions écrites dans une table de recherche, nous ne dépendons plus des caractéristiques d'entrée. Notez que toute mise à jour ultérieure du modèle nécessitera un nouveau cycle de vérification des entrées.
Nous serons en mesure de réagir rapidement aux changements qui affectent le monde.
Non, il s'agit d'un inconvénient de l'inférence hors connexion. Nous devons attendre qu'un nouvel ensemble de prédictions ait été écrit dans la table de recherche avant de pouvoir réagir différemment en fonction de l'évolution du monde.

Inférence dynamique (en ligne)

Explorez les options ci-dessous.

L'inférence dynamique (en ligne) implique des prédictions à la demande. C'est-à-dire que, dans le cadre de l'inférence en ligne, nous plaçons le modèle entraîné sur un serveur et envoyons des requêtes d'inférence, si nécessaire. Parmi les affirmations suivantes sur l'inférence dynamique, lesquelles sont vraies ?
Vous pouvez fournir des prédictions pour tous les éléments possibles.
Oui, c'est un avantage de l'inférence en ligne. Une requête reçoit une note. L'inférence en ligne gère les distributions de longue traîne (qui contiennent de nombreux éléments rares), comme l'espace de toutes les phrases possibles écrites dans les critiques de films.
Vous pouvez procéder à la validation des prédictions avant qu'elles ne soient utilisées.
En général, il n'est pas possible d'effectuer une post-vérification de toutes les prédictions avant qu'elles ne soient utilisées, car elles sont effectuées à la demande. Vous pouvez toutefois surveiller les qualités de la prédiction agrégée pour fournir un certain niveau de vérification d'intégrité, mais ces alertes ne signalent les alarmes incendie qu'une fois l'incendie déjà propagé.
Vous devez surveiller attentivement les signaux d'entrée.
Oui. Les signaux peuvent changer soudainement en raison de problèmes en amont, ce qui nuit à nos prédictions.
Lorsque vous effectuez des inférences en ligne, vous n'avez pas à vous soucier de la latence des prédictions (délai entre les prédictions) que pour l'inférence hors connexion.
La latence des prédictions est souvent une préoccupation majeure pour l'inférence en ligne. Malheureusement, vous ne pouvez pas nécessairement résoudre les problèmes de latence des prédictions en ajoutant des serveurs d'inférence.