ML ماڈلز کوئز کے لیے A/B ٹیسٹنگ

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. ٹیمیں آف لائن میٹرکس پر بھروسہ کرنے کے بجائے پروڈکشن میں ماڈلز کا A/B ٹیسٹ کیوں کرتی ہیں؟
   • بہتر آف لائن درستگی والا ماڈل اب بھی حقیقی کاروباری میٹرکس کو نقصان پہنچا سکتا ہے۔
   • آف لائن میٹرکس غیر قانونی ہیں۔
   • پیداوار آف لائن ٹیسٹنگ سے سستی ہے۔
   • آف لائن ڈیٹا موجود نہیں ہے۔
2. A/B ٹیسٹ میں بے ترتیب اسائنمنٹ کیا کردار ادا کرتی ہے؟
   • یہ ٹیسٹ کو تیز تر بناتا ہے۔
   • It supports balance between groups in expectation, subject to design and implementation assumptions
   • یہ متعصب صارفین کو حذف کرتا ہے۔
   • یہ مطلوبہ ماڈلز کی تعداد کو کم کرتا ہے۔
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. A/B ٹیسٹ سے پہلے طاقت کے تجزیے کا مقصد کیا ہے؟
   • تجربے کے لیے لوگو چننے کے لیے
   • یہ اندازہ لگانے کے لیے کہ ایک حقیقی اثر کو قابل اعتماد طریقے سے معلوم کرنے کے لیے کتنے صارفین کی ضرورت ہے۔
   • ٹریفک کو خفیہ کرنے کے لیے
   • کنٹرول گروپ کو حذف کرنے کے لیے
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