2025-12-29 12:22:39

تكديس البيانات الأصلية ليس له معنى كبير. القيمة الحقيقية تكمن في عملية معالجة البيانات.

حلول شبكة Perceptron تفصل هذه العملية بوضوح: التقاط الإشارة الأصلية → تصفية المدخلات الفعالة → المعالجة الهيكلية → إنشاء مجموعة بيانات قابلة للاستخدام بواسطة الذكاء الاصطناعي.

المفتاح ليس في السعي وراء حجم البيانات، بل في مدى ارتباطها ووضوحها وفعاليتها. هذه المنطق يتوافق مع النماذج الإنتاجية، وهو ما يجب أن تقوم به أنابيب البيانات الحقيقية.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.

تسجيلات الإعجاب 17

أعجبني
17
10
إعادة النشر
مشاركة

تعليق

0/400

NervousFingers

· 01-01 05:22

تخريف، ليست سوى طريقة أخرى لوصف تراكم الأدوات مسار البيانات ببساطة هو إدخال قمامة وإخراج قمامة، الجودة هي الأهم هذه العملية منظمة بشكل واضح، فقط ننتظر هل يمكن لشبكة Perceptron أن تنفذ فعلاً على أرض الواقع المهم هو أن نسأل عن التكاليف، وإلا فحتى لو كانت أنيقة فهي بلا فائدة الجودة > الكمية، أنا أؤيد هذا المنطق، لكن من يضمن أن تكون هذه "الجودة"

شاهد النسخة الأصليةرد0

GhostAddressHunter

· 01-01 03:32

هذه هي الفهم الحقيقي، فركام البيانات غير المجدي لا يفيد شيئًا --- معالجة البيانات، فعلاً هي النقطة التي تعيق التقدم --- لذا، الجودة >> الكمية، دائمًا هي الحقيقة --- تصميم عملية Perceptron لا يوجد به عيب، فقط يحتاج إلى التنفيذ الفعلي --- الارتباطية، لمست النقطة المهمة، العديد من المشاريع تتقاعس في هذا الجانب --- دمج النموذج الإنتاجي مع قناة البيانات، هذا هو الأسلوب الصحيح --- ليس أنا من يقول، أن معظم الفرق تتظاهر بأنها تجمع البيانات، قليل منهم من يفكر بوضوح في الأمر --- الخطوة الأساسية هي الإدخال الفعال --- الوضوح والعملية، كلام دقيق جدًا، لكنه صعب التنفيذ --- أخيرًا، أحدهم شرح الأمر بوضوح

شاهد النسخة الأصليةرد0

SandwichTrader

· 2025-12-31 15:37

ما فائدة البيانات المجمعة، لا بد من تعلم معالجتها

شاهد النسخة الأصليةرد0

NFTArtisanHQ

· 2025-12-31 14:11

بصراحة، خط أنابيب تنظيم البيانات الذي يصفونه يختلف تمامًا... إنه في الأساس ممارسة التحكيم للجماليات الرقمية المطبقة على التعلم الآلي، أليس كذلك؟ مثل النسخ الميكانيكي لبنجامين ولكن لبيانات التدريب، هاها. الأهمية على حساب الحجم هو تحول في النموذج الفكري حول أصل بيانات البلوكشين أيضًا.

شاهد النسخة الأصليةرد0

FrogInTheWell

· 2025-12-29 12:52

جودة البيانات هي الأساس، وتكديس البيانات غير المفيدة هو مجرد إهدار للقدرة الحاسوبية

شاهد النسخة الأصليةرد0

BTCBeliefStation

· 2025-12-29 12:52

ما فائدة البيانات المجمعة، الأهم هو كيفية معالجتها --- أنا أوافق على هذه العملية، الانتقاء والتنظيم هو المكان الذي يحقق الربح --- الجودة > الكمية، أخيرًا قال أحدهم الشيء الصحيح --- الشيء الذي يعيق نماذج الإنتاج هو هذا، فكرة Perceptron جيدة --- هل كان الجميع يضيعون وقتهم في العمل غير المجدي سابقًا؟ --- حقًا، يجب أن نبذل جهدًا في قناة البيانات

شاهد النسخة الأصليةرد0

SerNgmi

· 2025-12-29 12:49

المدخلات غير الجيدة تؤدي إلى مخرجات غير جيدة، وهذه المقولة صحيحة. تنظيف البيانات هو المكان الذي يميز الفرق الحقيقي

شاهد النسخة الأصليةرد0

HallucinationGrower

· 2025-12-29 12:49

تكديس البيانات لا فائدة منه، أفضل من ذلك أن تصقل عملية جيدة بشكل صحيح

شاهد النسخة الأصليةرد0

DAOdreamer

· 2025-12-29 12:48

تنظيف البيانات هو الطريق الصحيح، فحتى لو جمعت المزيد من البيانات غير المفيدة، فذلك لن يفيد شيئًا

شاهد النسخة الأصليةرد0

BearMarketSunriser

· 2025-12-29 12:26

تكديس البيانات لا فائدة منه، يجب النظر في كيفية المعالجة، حقًا فكرة Perceptron واضحة جدًا --- الجودة > الكمية، كان من المفترض أن نلعب بهذه الطريقة منذ زمن، لا نعرف كم من المشاريع لا تزال تكدس البيانات بلا فائدة --- النموذج الإنتاجي هو الطريق الصحيح، مجرد وجود البيانات لا يكفي، يجب أن تكون قادرًا على استخدامها بشكل فعلي --- من الإشارة إلى مجموعة البيانات، أخيرًا شخص ما شرح المنطق بوضوح --- الارتباط والوضوح، هذا هو جوهر خط أنابيب البيانات، كنت أفسرها بشكل خاطئ سابقًا

شاهد النسخة الأصليةرد0

عرض المزيد