फ़ीचर स्टोर प्रश्नोत्तरी

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

1. Why use shared feature definitions for training and online serving?
   • To guarantee every cached value is always fresh
   • To reduce skew caused by separate transformation implementations
   • To eliminate the need for timestamps
   • To choose a GPU model automatically
2. ऑफलाइन और ऑनलाइन स्टोर में क्या अंतर है?
   • ऑफ़लाइन प्रशिक्षण के लिए ऐतिहासिक डेटा रखता है; ऑनलाइन लाइव भविष्यवाणियों के लिए नवीनतम मूल्यों को तेजी से प्रस्तुत करता है
   • ऑफ़लाइन छवियों के लिए है, ऑनलाइन पाठ के लिए है
   • वे अलग-अलग नामों से एक जैसे हैं
   • सप्ताहांत पर ऑफ़लाइन चलता है, सप्ताह के दिनों में ऑनलाइन चलता है
3. प्रशिक्षण डेटा बनाते समय पॉइंट-इन-टाइम जॉइन महत्वपूर्ण क्यों हैं?
   • वे डेटाबेस को तेजी से चलाते हैं
   • वे सुविधाओं का अन्य भाषाओं में अनुवाद करते हैं
   • वे फीचर मानों का उपयोग करके डेटा रिसाव को रोकते हैं जैसा कि वे प्रत्येक घटना के समय थे
   • वे मॉडल का फ़ाइल आकार कम कर देते हैं
4. Which storage pattern commonly supports low-latency feature lookup by entity key?
   • An archival tape read for every request
   • A printed document catalog
   • A model-weight-only file
   • A key-value online store such as Redis or DynamoDB
5. इस संदर्भ में 'विशेषता' क्या है?
   • डेटा से प्राप्त एक इनपुट वैरिएबल, जैसे 30 दिनों से अधिक का औसत खर्च
   • मॉडल कोड में एक बग
   • डैशबोर्ड की रंग योजना
   • एक प्रकार का जीपीयू
6. साझा फीचर कैटलॉग क्या अतिरिक्त लाभ प्रदान करता है?
   • यह हर घंटे पुराना डेटा अपने आप डिलीट कर देता है
   • यह किसी भी मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता को प्रतिस्थापित करता है
   • यह एक मॉडल के लिए निर्मित सुविधाओं को अन्य मॉडलों द्वारा खोजे जाने और उनका पुन: उपयोग करने की सुविधा देता है
   • यह कंपनी के ईमेल को एन्क्रिप्ट करता है
7. A feature’s event time precedes a loan decision, but the value only arrived afterward. What must a historical training join consider?
   • Only whether its column name is short
   • A rule that every past event was already known
   • Only the current online value
   • Whether that value was actually available at prediction time
8. An online feature has not been refreshed after new events arrived. Which property should a feature-store monitor inspect?
   • The font size of the registry page
   • Feature freshness relative to the prediction’s needs
   • The model’s number of attention heads only
   • Whether the feature name contains a digit