एमएल मॉडल क्विज़ के लिए ए/बी परीक्षण

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. टीमें ए/बी ऑफ़लाइन मेट्रिक्स पर भरोसा करने के बजाय उत्पादन में मॉडल का परीक्षण क्यों करती हैं?
   • बेहतर ऑफ़लाइन सटीकता वाला मॉडल अभी भी वास्तविक व्यावसायिक मेट्रिक्स को नुकसान पहुंचा सकता है
   • ऑफ़लाइन मेट्रिक्स अवैध हैं
   • ऑफ़लाइन परीक्षण की तुलना में उत्पादन सस्ता है
   • ऑफ़लाइन डेटा मौजूद नहीं है
2. ए/बी परीक्षण में यादृच्छिक असाइनमेंट क्या भूमिका निभाता है?
   • इससे परीक्षण तेजी से चलता है
   • It supports balance between groups in expectation, subject to design and implementation assumptions
   • यह पक्षपाती उपयोगकर्ताओं को हटा देता है
   • यह आवश्यक मॉडलों की संख्या कम कर देता है
3. In a model A/B test, what usually happens in the treatment group?
   • The candidate scores requests but all outputs are withheld
   • Every user is assigned to both models for the same decision
   • The candidate model serves user-facing decisions for the randomly assigned group
   • The control model is removed before any comparison
4. Under a null hypothesis and stated test assumptions, how is a p-value interpreted?
   • As the probability that the null hypothesis is true
   • As the probability that the treatment caused the observed result
   • As the probability that the experiment will replicate
   • As the probability of data at least this extreme if the null hypothesis holds
5. How can a multi-armed bandit change an experiment while it runs?
   • It can allocate more traffic to variants with better observed outcomes and less to others
   • It keeps every variant at a fixed equal allocation throughout
   • It removes randomization from every assignment
   • It guarantees the best variant is identified without uncertainty
6. ए/बी परीक्षण से पहले शक्ति विश्लेषण का उद्देश्य क्या है?
   • प्रयोग के लिए एक लोगो चुनने के लिए
   • यह अनुमान लगाने के लिए कि वास्तविक प्रभाव का विश्वसनीय रूप से पता लगाने के लिए कितने उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता है
   • यातायात को एन्क्रिप्ट करने के लिए
   • नियंत्रण समूह को हटाने के लिए
7. What does a sample-ratio mismatch (SRM) signal during an A/B test?
   • The treatment model is necessarily better
   • The experiment has sufficient statistical power
   • Observed assignment counts differ materially from the configured allocation, which can indicate a data or randomization problem
   • The primary metric improved causally
8. Why include guardrail metrics alongside an experiment’s primary success metric?
   • To guarantee the candidate wins on every metric
   • To replace the primary metric after results are observed
   • To avoid defining a decision rule before the test
   • To detect meaningful harms in other outcomes even when the primary metric improves