2025-12-29 12:22:39

Pengumpulan data mentah tidak memiliki arti yang besar. Nilai sejati terletak pada proses pengolahan data.

Solusi dari Perceptron Network memecah proses ini dengan sangat jelas: menangkap sinyal asli → menyaring input yang valid → pemrosesan terstruktur → menghasilkan dataset yang dapat digunakan oleh AI.

Kuncinya bukanlah mengejar jumlah data, tetapi relevansi, kejernihan, dan kegunaannya. Logika ini terhubung dengan model tingkat produksi, itulah yang seharusnya dilakukan oleh pipeline data yang sesungguhnya.

Lihat Asli

Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.

17 Suka

Hadiah
17
10
Posting ulang
Bagikan

Komentar

0/400

NervousFingers

· 01-01 05:22

Omong kosong, ini bukan lain dari cara lain untuk menyusun alat Tentang pipeline data, jujur saja, itu adalah sampah masuk sampah keluar, kualitas adalah kunci utama Proses ini sudah diatur dengan jelas, tinggal menunggu Perceptron Network benar-benar bisa diterapkan Kuncinya adalah menanyakan bagaimana biaya, kalau tidak, sekecil apapun keanggunannya tetap sia-sia Kualitas > kuantitas, saya setuju dengan logika ini, tapi siapa yang akan menjamin "kualitas" ini

Lihat AsliBalas0

GhostAddressHunter

· 01-01 03:32

Ini baru benar-benar paham, tumpukan data sampah sebanyak apapun sia-sia --- Dalam hal pengolahan data, memang bagian yang menjadi hambatan utama --- Jadi, kualitas >> kuantitas, selalu menjadi kebenaran abadi --- Perceptron ini dirancang dengan baik, hanya saja harus benar-benar diimplementasikan --- Keterkaitan itu menyentuh poin penting, banyak proyek di bagian ini yang sangat buruk --- Model tingkat produksi yang terhubung dengan pipeline data, ini adalah posisi yang benar, kan --- Bukan saya bilang, sebagian besar tim hanya menipu diri sendiri dengan menumpuk data, sangat sedikit yang benar-benar memikirkan ini dengan jelas --- Langkah input yang efektif adalah kompetensi inti --- Kejelasan dan kegunaan, dikatakan sangat tepat, tetapi sulit dilakukan --- Akhirnya ada yang menjelaskan hal ini dengan jelas

Lihat AsliBalas0

SandwichTrader

· 2025-12-31 15:37

Apa gunanya data tumpukan, tetap harus bisa mengolahnya

Lihat AsliBalas0

NFTArtisanHQ

· 2025-12-31 14:11

sejujurnya, pipeline kurasi data yang mereka gambarkan berbeda... ini pada dasarnya adalah praktik kurasi estetika digital yang diterapkan pada pembelajaran mesin, bukan? seperti reproduksi mekanis Benjamin tetapi untuk dataset pelatihan lol. relevansi di atas volume adalah perubahan paradigma besar dalam cara kita memandang asal-usul data blockchain juga

Lihat AsliBalas0

FrogInTheWell

· 2025-12-29 12:52

Kualitas data adalah yang terpenting, mengumpulkan data sampah sama sekali adalah pemborosan daya komputasi

Lihat AsliBalas0

BTCBeliefStation

· 2025-12-29 12:52

Apa gunanya data tumpukan, yang penting tetap bagaimana cara memprosesnya --- Saya setuju dengan proses ini, penyaringan + struktural adalah tempat menghasilkan uang --- Kualitas > kuantitas, akhirnya ada yang benar --- Model tingkat produksi yang menjadi penghalang adalah ini, ide Perceptron ini bagus --- Jadi sebelumnya semua hanya membuang-buang waktu? --- Bagian pipeline data memang harus diupayakan lebih keras

Lihat AsliBalas0

SerNgmi

· 2025-12-29 12:49

Sampah masuk sampah keluar, kata-kata ini tidak salah. Pembersihan data adalah bagian yang benar-benar membedakan dan memperlihatkan perbedaan.

Lihat AsliBalas0

HallucinationGrower

· 2025-12-29 12:49

Data tumpukan itu nggak ada gunanya, mending fokus buat merancang satu proses yang bagus

Lihat AsliBalas0

DAOdreamer

· 2025-12-29 12:48

Pembersihan data adalah kunci utama, menumpuk data sampah sebanyak apa pun tetap sia-sia

Lihat AsliBalas0

BearMarketSunriser

· 2025-12-29 12:26

堆数据没用啊，得看怎么处理，这个Perceptron的思路确实清晰 --- Kualitas > kuantitas, sudah saatnya bermain seperti ini, tidak tahu berapa banyak proyek yang masih keras-keras mengumpulkan data --- Model tingkat produksi adalah kunci utama, hanya memiliki data saja tidak cukup, harus bisa benar-benar digunakan --- Dari sinyal ke dataset, rangkaian proses ini, akhirnya ada yang menjelaskan logikanya secara menyeluruh --- Korelasi dan kejernihan, inilah inti dari pipeline data, sebelumnya semua dipahami secara salah

Lihat AsliBalas0

Lihat Lebih Banyak