2025-12-29 12:22:39

L'empilement de données brutes n'a pas beaucoup de sens. La véritable valeur réside dans le processus de traitement des données.

La solution Perceptron Network décompose ce processus de manière très claire : capturer le signal brut → filtrer les entrées valides → traitement structuré → générer un ensemble de données utilisable par l'IA.

L'important n'est pas de rechercher la quantité de données, mais leur pertinence, leur clarté et leur utilité. Cette logique, connectée à un modèle de production, est ce que doit faire un véritable pipeline de données.

Voir l'original

Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.

17 J'aime

Récompense
17
10
Reposter
Partager

Commentaire

0/400

NervousFingers

· 01-01 05:22

C'est du n'importe quoi, ce n'est qu'une autre façon de dire empiler des outils Les pipelines de données, en gros, c'est du garbage in, garbage out ; la qualité est la clé Ce processus est bien structuré, reste à voir si le Perceptron Network pourra vraiment être mis en œuvre Il faut surtout se demander combien ça coûte, sinon aussi élégant que ce soit, ça ne sert à rien Qualité > Quantité, je suis d'accord avec cette logique, mais qui garantit cette "qualité" ?

Voir l'originalRépondre0

GhostAddressHunter

· 01-01 03:32

C'est ça la vraie compréhension, peu importe la pile de données inutiles --- Dans le domaine du traitement des données, c'est vraiment le point bloquant --- Donc, la qualité >> la quantité, c'est une vérité éternelle --- La conception du processus Perceptron est impeccable, il faut juste qu'il soit réellement mis en œuvre --- Ce point de corrélation a touché juste, beaucoup de projets font vraiment trop mal dans ce domaine --- L'intégration d'un modèle de niveau production avec le pipeline de données, c'est la bonne approche, non ? --- Je ne dis pas ça pour rien, la plupart des équipes se bercent d'illusions en accumulant des données, peu de gens ont vraiment compris ça --- L'étape d'entrée efficace est la véritable compétitivité --- Clarté et praticité, c'est très bien dit, mais c'est difficile à réaliser --- Enfin, quelqu'un a expliqué cette affaire clairement

Voir l'originalRépondre0

SandwichTrader

· 2025-12-31 15:37

À quoi servent les données de pile, il faut quand même savoir les traiter

Voir l'originalRépondre0

NFTArtisanHQ

· 2025-12-31 14:11

honnêtement, le processus de curation de données qu'ils décrivent est différent... c'est essentiellement la pratique curatoriale de l'esthétique numérique appliquée à l'apprentissage automatique, non ? comme la reproduction mécanique de Benjamin mais pour les ensembles de données d'entraînement lol. la pertinence plutôt que le volume est aussi un changement de paradigme dans notre façon de penser la provenance des données blockchain

Voir l'originalRépondre0

FrogInTheWell

· 2025-12-29 12:52

La qualité des données est la clé, accumuler des données inutiles est une pure perte de puissance de calcul

Voir l'originalRépondre0

BTCBeliefStation

· 2025-12-29 12:52

À quoi servent les données de pile, l'essentiel est comment les traiter --- Je valide ce processus, le tri + la structuration sont la clé pour gagner de l'argent --- Qualité > Quantité, enfin quelqu'un qui dit juste --- Ce qui bloque le modèle de niveau production, c'est ça, l'idée du Perceptron est pas mal --- Donc tout ce qu'on faisait avant était inutile ? --- Il faut vraiment investir dans le pipeline de données

Voir l'originalRépondre0

SerNgmi

· 2025-12-29 12:49

Les déchets entrent, les déchets sortent, cette phrase n'est pas fausse. La véritable différence réside dans le nettoyage des données.

Voir l'originalRépondre0

HallucinationGrower

· 2025-12-29 12:49

Les données de pile ne servent à rien, autant peaufiner un bon processus.

Voir l'originalRépondre0

DAOdreamer

· 2025-12-29 12:48

Le nettoyage des données est la clé, accumuler encore plus de données inutiles ne sert à rien

Voir l'originalRépondre0

BearMarketSunriser

· 2025-12-29 12:26

Les données empilées ne servent à rien, il faut voir comment les traiter. La logique du Perceptron est en effet claire. --- La qualité > la quantité, cela aurait dû être la façon de jouer depuis longtemps. On ne sait pas combien de projets continuent à empiler des données à tout prix. --- Un modèle de niveau production est la vraie voie, avoir des données seul ne suffit pas, il faut pouvoir les utiliser réellement. --- Tout le processus, du signal au dataset, enfin quelqu’un a expliqué la logique de manière claire. --- La corrélation et la clarté, c’est ça le cœur du pipeline de données. Avant, on avait tout compris à l’envers.

Voir l'originalRépondre0

Afficher plus