Chestionar pentru magazine de caracteristici

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

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. Care este diferența dintre magazinele offline și cele online?
   • Offline deține date istorice pentru antrenament; online oferă cele mai recente valori rapid pentru predicții live
   • Offline este pentru imagini, online este pentru text
   • Sunt identice cu nume diferite
   • Offline rulează în weekend, online în zilele lucrătoare
3. De ce sunt importante îmbinările punctuale atunci când construiești date de antrenament?
   • Ei fac ca baza de date să ruleze mai rapid
   • Ei traduc caracteristicile în alte limbi
   • Ele previn scurgerea datelor prin utilizarea valorilor caracteristicilor așa cum erau la momentul fiecărui eveniment
   • Acestea reduc dimensiunea fișierului modelului
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. Ce este o „funcție” în acest context?
   • O variabilă de intrare derivată din date, cum ar fi cheltuielile medii pe 30 de zile
   • O eroare în codul modelului
   • Schema de culori a unui tablou de bord
   • Un tip de GPU
6. Ce beneficii suplimentare oferă un catalog de caracteristici partajate?
   • Acesta șterge automat datele vechi în fiecare oră
   • Înlocuiește necesitatea oricărui antrenament de model
   • Permite ca funcțiile create pentru un model să fie descoperite și reutilizate de alte modele
   • Criptează e-mailul companiei
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