Quiz dotyczący sklepów z funkcjami

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

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. Jaka jest różnica pomiędzy sklepami offline i online?
   • Offline przechowuje dane historyczne do celów szkoleniowych; online szybko podaje najnowsze wartości do prognoz na żywo
   • Offline dotyczy obrazów, online dotyczy tekstu
   • Są identyczne pod różnymi nazwami
   • Offline działa w weekendy, online działa w dni powszednie
3. Dlaczego łączenie punktów w czasie jest ważne przy budowaniu danych szkoleniowych?
   • Dzięki nim baza danych działa szybciej
   • Tłumaczą funkcje na inne języki
   • Zapobiegają wyciekom danych, wykorzystując wartości funkcji takie, jakie były w momencie każdego zdarzenia
   • Zmniejszają rozmiar pliku modelu
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. Czym jest „cecha” w tym kontekście?
   • Zmienna wejściowa pochodząca z danych, np. średnie wydatki w ciągu 30 dni
   • Błąd w kodzie modelu
   • Kolorystyka dashboardu
   • Rodzaj procesora graficznego
6. Jakie dodatkowe korzyści zapewnia współdzielony katalog obiektów?
   • Usuwa stare dane automatycznie co godzinę
   • Zastępuje potrzebę jakiegokolwiek szkolenia modelowego
   • Umożliwia odkrycie funkcji zbudowanych dla jednego modelu i ponowne ich wykorzystanie w innych modelach
   • Szyfruje firmową pocztę e-mail
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