ส่งความคิดเห็น ระบบ ML เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การอนุมานแบบคงที่เทียบกับแบบไดนามิก จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
การอนุมาน ตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับ
การอนุมานแบบคงที่ (หรือที่เรียกว่าการอนุมานแบบออฟไลน์ หรือการอนุมานแบบเป็นกลุ่ม ) หมายความว่าโมเดลจะทำการคาดการณ์เกี่ยวกับตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับ การอนุมานแบบไดนามิก (หรือที่เรียกว่าการอนุมานออนไลน์ หรือการอนุมานแบบเรียลไทม์) หมายความว่าโมเดลจะทำการคาดการณ์เฉพาะเมื่อมีคําขอ เช่น เมื่อลูกค้าขอการคาดการณ์ ลองใช้ตัวอย่างที่รุนแรงที่สุด เช่น สมมติว่าโมเดลที่ซับซ้อนมากต้องใช้เวลา 1 ชั่วโมงในการอนุมานการคาดการณ์ สถานการณ์ต่อไปนี้อาจเป็นสถานการณ์ที่เหมาะสําหรับการใช้การอนุมานแบบคงที่
รูปที่ 4 ในการอนุมานแบบคงที่ โมเดลจะสร้างการคาดการณ์ จากนั้นระบบจะแคชการคาดการณ์ไว้ในเซิร์ฟเวอร์
สมมติว่าโมเดลที่ซับซ้อนเดียวกันนี้ใช้การอนุมานแบบไดนามิกแทนการอนุมานแบบคงที่ หากลูกค้าจํานวนมากขอการคาดการณ์ในช่วงเวลาเดียวกัน ลูกค้าส่วนใหญ่จะไม่ได้รับข้อมูลการคาดการณ์เป็นเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน
ลองพิจารณาโมเดลที่อนุมานได้อย่างรวดเร็ว เช่น ใน 2 มิลลิวินาทีโดยใช้ทรัพยากรการประมวลผลขั้นต่ำ ในกรณีนี้ ลูกค้าจะได้รับการคาดการณ์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่านการอนุมานแบบไดนามิก ดังที่แสดงในรูปที่ 5
รูปที่ 5 ในการอนุมานแบบไดนามิก โมเดลจะอนุมานการคาดการณ์ตามคําขอ
การให้เหตุผลแบบคงที่ การทำนายแบบคงที่มีข้อดีและข้อเสียบางอย่าง
ข้อดี
ไม่ต้องกังวลมากเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการอนุมาน ยืนยันการคาดการณ์ได้หลังจากการยืนยันก่อนการพุช ข้อเสีย
แสดงเฉพาะการคาดคะเนที่แคชไว้ได้ ระบบจึงอาจแสดงการคาดคะเนสำหรับตัวอย่างอินพุตที่พบไม่บ่อยไม่ได้ เวลาในการตอบสนองของการอัปเดตมักจะวัดเป็นชั่วโมงหรือวัน การให้เหตุผลแบบไดนามิก การอนุมานแบบไดนามิกมีทั้งข้อดีและข้อเสีย
ข้อดี
สามารถอนุมานการคาดการณ์เกี่ยวกับรายการใหม่รายการใดก็ได้ เมื่อรายการนั้นเข้ามา ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสําหรับการคาดการณ์แบบหายาก (พบไม่บ่อย) ข้อเสีย
ต้องใช้การประมวลผลมากและคำนึงถึงเวลาในการตอบสนอง การผสมผสานนี้อาจจํากัดความซับซ้อนของโมเดล กล่าวคือ คุณอาจต้องสร้างโมเดลที่เรียบง่ายขึ้นซึ่งสามารถอนุมานการคาดการณ์ได้เร็วกว่าโมเดลที่ซับซ้อน จำเป็นต้องมีการตรวจสอบอย่างเข้มข้นมากขึ้น แบบฝึกหัด: ทดสอบความเข้าใจ ข้อความ3 ข้อใดต่อไปนี้เป็นจริงเกี่ยวกับการอนุมานแบบคงที่
โมเดลต้องสร้างการคาดการณ์สําหรับอินพุตที่เป็นไปได้ทั้งหมด
ใช่ โมเดลต้องคาดการณ์อินพุตที่เป็นไปได้ทั้งหมดและจัดเก็บไว้ในแคชหรือตารางการค้นหา หากชุดของสิ่งที่โมเดลคาดการณ์มีจํากัด การอนุมานแบบคงที่อาจเป็นตัวเลือกที่ดี อย่างไรก็ตาม สำหรับการป้อนข้อมูลแบบอิสระ เช่น คำค้นหาของผู้ใช้ที่มีรายการที่ผิดปกติหรือหายากจำนวนมาก การทำนายแบบคงที่จะให้ผลลัพธ์ไม่ครอบคลุม
ระบบสามารถยืนยันการคาดการณ์ที่อิงตามข้อมูลที่มีอยู่ก่อนแสดง
ใช่ นี่เป็นแง่มุมที่มีประโยชน์ของการอนุมานแบบคงที่
สําหรับอินพุตหนึ่งๆ โมเดลจะแสดงการคาดการณ์ได้เร็วกว่าการอนุมานแบบไดนามิก
ได้ เกือบทุกครั้งที่การอนุมานแบบคงที่แสดงการคาดคะเนได้เร็วกว่าการอนุมานแบบไดนามิก
คุณสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของโลกได้อย่างรวดเร็ว
ไม่ได้ นี่เป็นข้อเสียของการอนุมานแบบคงที่
ข้อความข้อใด ต่อไปนี้เป็นจริงเกี่ยวกับการอนุมานแบบไดนามิก
คุณสามารถระบุการคาดการณ์สำหรับรายการที่เป็นไปได้ทั้งหมด
ใช่ นี่เป็นข้อดีของการอนุมานแบบไดนามิก คำขอทั้งหมดที่เข้ามาจะได้รับคะแนน การอนุมานแบบไดนามิกจัดการกับข้อมูลประชากรที่มีค่าหายาก (ซึ่งมีรายการที่หายากจำนวนมาก) เช่น พื้นที่ของประโยคที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่เขียนในรีวิวภาพยนตร์
คุณทำการยืนยันการคาดการณ์หลังการยืนยันได้ก่อนที่จะนำการคาดการณ์ไปใช้
โดยทั่วไปแล้ว คุณจะไม่สามารถยืนยันการคาดการณ์ทั้งหมดหลังการยืนยันก่อนที่จะนำไปใช้งานได้ เนื่องจากระบบจะทำการคาดการณ์ตามคําขอ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถตรวจสอบคุณภาพการคาดการณ์แบบรวม เพื่อให้มีการตรวจสอบคุณภาพในระดับหนึ่งได้ แต่การตรวจสอบเหล่านี้จะส่งสัญญาณสัญญาณเตือนไฟไหม้หลังจากที่ไฟได้ลุกลามไปแล้ว
เมื่อทำการอนุมานแบบไดนามิก คุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับเวลาในการตอบสนองของการคาดการณ์ (เวลาหน่วงในการแสดงผลลัพธ์การคาดการณ์) มากเท่ากับเมื่อทำการอนุมานแบบคงที่
เวลาในการตอบสนองของการคาดการณ์มักเป็นข้อกังวลจริงในการอนุมานแบบไดนามิก ขออภัย การเพิ่มเซิร์ฟเวอร์การอนุมานอีกอาจไม่ได้ช่วยแก้ปัญหาเวลาในการตอบสนองของการคาดการณ์
ส่งความคิดเห็น
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-11-14 UTC
หากต้องการบอกให้เราทราบเพิ่มเติม [[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2024-11-14 UTC"],[[["Inference involves using a trained model to make predictions on unlabeled examples, and it can be done statically or dynamically."],["Static inference generates predictions in advance and caches them, making it suitable for scenarios where prediction speed is critical but limiting its ability to handle uncommon inputs."],["Dynamic inference generates predictions on demand, offering flexibility for diverse inputs but potentially increasing latency and computational demands."],["Choosing between static and dynamic inference depends on factors like model complexity, desired prediction speed, and the nature of the input data."],["Static inference is advantageous when cost and prediction verification are prioritized, while dynamic inference excels in handling diverse, real-time predictions."]]],[]]
