गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर

मशीन लर्निंग क्विज़ के लिए सीआई/सीडी

जांचें कि एमएल डिलीवरी पाइपलाइन डेटा को कैसे मान्य करती है, मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करती है, प्रमोशन गेट लागू करती है और तैनाती की स्थिति का समाधान करती है।

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प्रश्न 1 का 8

मशीन लर्निंग के लिए सीआई/सीडी पारंपरिक सॉफ्टवेयर सीआई/सीडी से परे क्या जोड़ता है?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

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

  1. मशीन लर्निंग के लिए सीआई/सीडी पारंपरिक सॉफ्टवेयर सीआई/सीडी से परे क्या जोड़ता है?
    • केवल कोड ही नहीं, डेटा और मॉडल संबंधी चिंताओं का स्वचालन
    • कुछ नहीं - यह सॉफ्टवेयर सीआई/सीडी के समान है
    • केवल तेज़ संकलन
    • एक नई प्रोग्रामिंग भाषा
  2. एमएल पाइपलाइन संदर्भ में 'सीटी' का आम तौर पर क्या मतलब है?
    • कोड स्थानांतरण
    • सतत प्रशिक्षण
    • कंटेनर परीक्षण
    • सेंट्रल टेलीमेट्री
  3. What is a common evaluation gate before promoting a candidate ML model?
    • Promote it whenever training completes
    • Compare only model file sizes
    • Compare it with the production baseline on agreed metrics and promote only if policy thresholds pass
    • Skip evaluation if the code tests pass
  4. इनमें से कौन सा उपकरण आमतौर पर एमएल पाइपलाइनों को व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जाता है?
    • Microsoft शब्द
    • वीएलसी मीडिया प्लेयर
    • WinRAR
    • क्यूबफ़्लो पाइपलाइन
  5. एमएल पाइपलाइन में डेटा स्कीमा सत्यापन चरण क्यों शामिल हो सकता है?
    • प्रशिक्षण को दूषित करने से पहले विकृत या भटके हुए इनपुट डेटा को पकड़ना
    • GPU को बेहतर तरीके से चलाने के लिए
    • डेटासेट को संपीड़ित करने के लिए
    • स्तंभों का बेतरतीब ढंग से नाम बदलने के लिए
  6. In Flux GitOps, what does reconciliation aim to do?
    • Retrain every model whenever code is committed
    • Make the deployed environment match the declared desired state
    • Automatically change a model’s evaluation labels
    • Replace version-controlled configuration with manual edits
  7. What is a useful model-artifact versioning practice?
    • Ignore training inputs after a model is deployed
    • Replace validation with a deployment timestamp
    • Version model artifacts with source data, code, and evaluation metadata
    • Use a schema check as a guarantee of model quality
  8. What is a typical trigger for continuous training in an ML pipeline?
    • Every inference request must retrain the model
    • A model file being downloaded by a user
    • A CPU core reaching a particular temperature
    • A scheduled run, new approved data, or a monitoring signal such as drift