第 4 部分 — 从 Notebook 到实际应用
1. 哪些任务应批处理？哪些应实时？
批处理：更新客户分群（无需即时）。
实时：结账时的欺诈检测（必须立即响应）。
2. 产品推荐 API：三个输入、一个输出。
输入：用户 ID、最近查看的商品、购买历史。
输出：推荐商品列表。
3. 什么是数据漂移？NordicMart的迹象是什么？
数据漂移＝客户行为与训练数据相比发生变化；迹象：点击率下降。
4. 应记录哪些反馈以改进模型？
用户是否点击推荐商品；欺诈标记是否被确认。
5. 性能变差时的回滚方式。
重启，恢复到之前稳定的模型。
这些题目看着不难，但是要准确回答并不容易，我花了好多时间来研究问题，还好，和课程里学的东西联系非常密切。我又把课堂讲义全看了一遍，才开始草拟答案，同时，用Copilot帮助解答，最后发现，我的答案和Copilot提供的相差不大，我很开心，于是把Coplilot的作业调整好做成文档，把手写稿扫描以后一起上传给老师
