遅延する ground truth

実際の目標値を指す ground truth データへのアクセスは、本番環境で Machine Learning モデルを監視するうえで非常に重要です。しかし、現実のシナリオでは ground truth の取得が遅れたり、まったく得られない場合もあり、モデルの性能評価が難しくなります。

どのシナリオが ground truth に「即時に」アクセスでき、どのシナリオが「遅延して」アクセスできるか、思い出せますか？