October 17, 2021
Robot's playing Piano

Machine Learning: Static vs Dynamic Training

Một vấn đề đặt ra khi muốn xây dựng một hệ thống machine learning thì nên chọn theo hướng Static (offline) hoặc Dynamic (online) – tự động cập nhật model online. Khi nào mình chọn cái nào phù hợp ??.

Static model: Là model đã được huấn luyện bởi dữ liệu offline. Chúng ta cần một lượng lớn dữ liệu và chúng ta train và sẽ sử dụng sau đó.

  • Build và test dễ dàng.
  • Chúng ta huấn luyện bao lâu, bao nhiêu lần cũng được – cho đến khi có được model mà mình ưng ý nhất.
  • Làm sạch dữ liệu – giám sát chất lượng dữ liệu đầu vào.

Dynamic model: Là model được huấn luyện online và tiếp tục được cập nhật khi có dữ liệu đến. Chúng ta cần dữ liệu liên tục đến hệ thống training.

  • Thường xuyên cập nhật model.
  • Cần giám sát – khôi phục model và kiểm soát chất lượng dữ liệu.
  • Thích ứng với những thay đổi.

Chọn Static hay Dynamic Model ?

Khi dữ liệu training ít thay đổi theo thời gian thì Static model sẽ là lựa chọn tốt nhất.

  • Ví dụ: phân lớp ảnh

Khi dữ liệu training thay đổi theo tình huống trong thực tế – tình hình xã hội hoặc thường xuyên thay đôi theo thời gian thì Dynamic model sẽ là sự lựa chọn tốt nhất.

  • Ví dụ: chứng khoán, thời tiết, mực nước biển, hành vi – xu hướng người dùng,…

Nguồn :
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/static-vs-dynamic-training/video-lecture

Liên hệ ngay với chúng tôi, Cloud Ace Việt Nam để được tư vấn về G Suite, Google Cloud Platform (GCP).

Bao Vuong

Vương hiện là Cloud Engineer của Cloud Ace Vietnam.+6 năm kinh nghiệm phát triển backend +2 năm kinh nghiệm Data Analytics +1 năm kinh nghiệm Machine Learning

View all posts by Bao Vuong →