গতিশীল (অনলাইন) প্রশিক্ষণ
নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.
নিচের কোন বিবৃতিটি গতিশীল (অনলাইন) প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে সত্য?
নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি আপ টু ডেট থাকে।
এটি অনলাইন প্রশিক্ষণের প্রাথমিক সুবিধা—আমরা মডেলটিকে নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে প্রশিক্ষণের অনুমতি দিয়ে অনেক অচলতার সমস্যা এড়াতে পারি।
প্রশিক্ষণ কাজের খুব কম পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন.
প্রকৃতপক্ষে, আপনাকে অবশ্যই প্রশিক্ষণের কাজগুলিকে নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করতে হবে যাতে তারা সুস্থ এবং উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করে। প্রশিক্ষণে কিছু ভুল হয়ে গেলে, যেমন একটি বগি কাজ বা ইনপুট ডেটাতে দুর্নীতির ক্ষেত্রে কোনও মডেলকে আগের স্ন্যাপশটে রোল করার ক্ষমতার মতো সমর্থনকারী পরিকাঠামোরও প্রয়োজন হবে৷
ইনপুট ডেটার খুব কম মনিটরিং ইনফারেন্সের সময়ে করা দরকার।
একটি স্ট্যাটিক, অফলাইন মডেলের মতো, গতিশীলভাবে আপডেট হওয়া মডেলগুলিতে ইনপুটগুলি নিরীক্ষণ করাও গুরুত্বপূর্ণ৷ আমরা সম্ভবত বড় ঋতুগত প্রভাবগুলির জন্য ঝুঁকির মধ্যে নেই, কিন্তু হঠাৎ করে, ইনপুটগুলিতে বড় পরিবর্তনগুলি (যেমন একটি আপস্ট্রিম ডেটা উত্স নীচে চলে যাওয়া) এখনও অবিশ্বাস্য ভবিষ্যদ্বাণীর কারণ হতে পারে।
স্ট্যাটিক (অফলাইন) প্রশিক্ষণ
নীচের বিকল্পগুলি অন্বেষণ করুন.
স্ট্যাটিক (অফলাইন) প্রশিক্ষণ সম্পর্কে নিম্নলিখিত বিবৃতিগুলির মধ্যে কোনটি সত্য?
নতুন ডেটা আসার সাথে সাথে মডেলটি আপ টু ডেট থাকে।
প্রকৃতপক্ষে, যদি আমরা অফলাইনে প্রশিক্ষণ দিই, তাহলে মডেলটির কাছে আসার সাথে সাথে নতুন ডেটা অন্তর্ভুক্ত করার কোন উপায় নেই। এই মডেল অচলতা হতে পারে, যদি বিতরণ আমরা সময়ের পরিবর্তন থেকে শেখার চেষ্টা করছি.
আপনি উত্পাদনে এটি প্রয়োগ করার আগে মডেলটি যাচাই করতে পারেন।
হ্যাঁ, অফলাইন প্রশিক্ষণ মডেলের কার্যকারিতা যাচাই করার পর্যাপ্ত সুযোগ দেয় উৎপাদনে মডেল প্রবর্তনের আগে।
অফলাইন প্রশিক্ষণের জন্য অনলাইন প্রশিক্ষণের চেয়ে প্রশিক্ষণের কাজের কম পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন।
সাধারণভাবে, অফলাইন প্রশিক্ষণের জন্য প্রশিক্ষণের সময় পর্যবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তাগুলি আরও বিনয়ী হয়, যা আমাদের অনেক উত্পাদন বিবেচনা থেকে দূরে রাখে। যাইহোক, আপনি যত ঘন ঘন আপনার মডেলকে প্রশিক্ষণ দেবেন, তত বেশি বিনিয়োগ আপনাকে পর্যবেক্ষণে করতে হবে। আপনার কোডের পরিবর্তনগুলি (এবং এর নির্ভরতা) মডেলের গুণমানকে বিরূপভাবে প্রভাবিত করে না তা নিশ্চিত করতে আপনি নিয়মিত যাচাই করতে চাইবেন।
ইনপুট ডেটার খুব কম মনিটরিং ইনফারেন্সের সময়ে করা দরকার।
বিপরীতভাবে, আপনাকে পরিবেশনের সময় ইনপুট ডেটা নিরীক্ষণ করতে হবে। যদি ইনপুট বিতরণ পরিবর্তিত হয়, তাহলে আমাদের মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি অবিশ্বস্ত হতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন, শুধুমাত্র গ্রীষ্মকালীন পোশাকের ডেটাতে প্রশিক্ষিত একটি মডেল হঠাৎ করে শীতকালে পোশাক কেনার আচরণের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হচ্ছে।