ba2.5_2.1. title: 배치 예측 패턴(‣)은 나타날 수 있는 입력값에 대한 모든 추론값을 데이터베이스에 미리 적재해 두고 사용자는 데이터베이스로부터 값을 읽어가는 방식으로 작동한다. 데이터베이스는 확장성과 읽기 속도에 최적화되어 있다는 특징을 이용한다. 모델을 호스팅할 필요도 없다. 하지만 컴퓨터비전 문제처럼 입력이 복잡하거나, 피처가 자주 변화하는 환경에서는 사용하기 어렵다.
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ba2.5_2.1. title: 배치 예측 패턴(‣)은 나타날 수 있는 입력값에 대한 모든 추론값을 데이터베이스에 미리 적재해 두고 사용자는 데이터베이스로부터 값을 읽어가는 방식으로 작동한다. 데이터베이스는 확장성과 읽기 속도에 최적화되어 있다는 특징을 이용한다. 모델을 호스팅할 필요도 없다. 하지만 컴퓨터비전 문제처럼 입력이 복잡하거나, 피처가 자주 변화하는 환경에서는 사용하기 어렵다.

생성
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모델 배포(from1) 시 나타날 수 있는 패턴(from3) 중 하나인 배치 예측 패턴은 나타날 수 있는 입력값에 대한 모든 추론값을 데이터베이스에 미리 적재해 두고 사용자는 데이터베이스로부터 값을 읽어가는 방식으로 작동한다. 덕분에 모델을 별도로 호스팅할 필요도 없다.
데이터베이스는 확장성과 읽기 속도에 최적화(from2)되어 있지만, 컴퓨터비전 문제처럼 입력이 복잡하거나, 피처가 자주 변화하는 환경에서는 사용하기 어렵다.
parse me : 언젠가 이 글에 쓰이면 좋을 것 같은 재료들.
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from : 과거의 어떤 생각이 이 생각을 만들었는가?
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supplementary : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각을 뒷받침하는가?
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opposite : 어떤 새로운 생각이 이 문서에 작성된 생각과 대조되는가?
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to : 이 문서에 작성된 생각이 어떤 생각으로 발전되고 이어지는가?
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참고 : 레퍼런스
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