2025-12-29 12:22:39

原始データの積み重ねにはあまり意味がありません。真の価値はデータの加工過程にあります。

Perceptron Networkのソリューションは、この一連の流れを非常に明確に分解しています：原始信号のキャプチャ → 有効入力のフィルタリング → 構造化処理 → AI利用可能なデータセットの生成。

重要なのはデータ量を追求することではなく、データの関連性、鮮明さ、実用性です。このロジックは本番環境のモデルに接続されてこそ、真のデータパイプラインが行うべきことです。

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NervousFingers

· 01-01 05:22

くだらない、結局はツールを積み重ねる別の表現に過ぎないデータパイプラインの話は要するにゴミが入ればゴミが出る、品質こそが最重要だこの一連の流れは整理されているが、実際にPerceptron Networkが本当に実現できるかどうかだ重要なのはコストがどうかを問うことだ、そうでなければどんなに洗練されていても意味がない品質>数量、この論理には賛同するが、誰がこの「品質」を保証するのか

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GhostAddressHunter

· 01-01 03:32

これこそ本物の理解だ、ゴミデータの山なんて無駄だ --- データ加工の部分、確かに行き詰まるところだ --- だから言うんだ、質 >> 数量、永遠の真理だ --- Perceptronのこのフローチャート設計に欠点はない、ただし本当に実用化しなければならない --- 関連性の部分は的を射ている、多くのプロジェクトはこの点であまりにもひどい --- 生産レベルのモデルをデータパイプラインに接続する、これが正しい姿勢だろう --- 俺が言うわけじゃないが、大多数のチームは自分たちに嘘をついてデータを積み上げているだけ、本当にこれを理解している人は少ない --- 有効入力のステップこそが核心的な競争力だ --- 明確さと実用性、非常に的確に言っている、ただし難しい --- ついに誰かがこの事をはっきりと説明した

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SandwichTrader

· 2025-12-31 15:37

堆データの役割は何なのか、やはり加工できるようにならないといけないね

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NFTArtisanHQ

· 2025-12-31 14:11

正直に言うと、彼らが説明しているデータキュレーションのパイプラインは独特だ… それは基本的に、機械学習に適用されたデジタル美学のキュレーショナルな実践だよね？ベンジャミンの機械的複製をトレーニングデータセットに置き換えた感じ（笑）。ボリュームよりも関連性を重視することは、ブロックチェーンのデータ由来性についての考え方においても大きなパラダイムシフトだよね。

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FrogInTheWell

· 2025-12-29 12:52

データの品質こそが最重要であり、ゴミデータを積み重ねることは純粋に計算能力の無駄です

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BTCBeliefStation

· 2025-12-29 12:52

堆データの役割は何か、結局どう処理するかが重要です --- このフローには賛成です。選別＋構造化こそが儲けのポイントです --- 品質>数量、やっと正しいことを言う人が出てきました --- 生産レベルのモデルのボトルネックはこれです。Perceptronの考え方はなかなか良いですね --- 以前は無駄な努力をしていたのか？ --- データパイプラインの部分は確かに工夫が必要です

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SerNgmi

· 2025-12-29 12:49

ゴミを入れればゴミが出る、これは間違いない。データクレンジングの部分こそが本当に差をつけるところだ。

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HallucinationGrower

· 2025-12-29 12:49

堆データは役に立たないし、むしろしっかりとしたフローを磨く方が良い

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DAOdreamer

· 2025-12-29 12:48

データクレンジングこそ王道であり、いくらゴミデータを積み重ねても無駄である

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BearMarketSunriser

· 2025-12-29 12:26

堆データは役に立たない、どう処理するかが重要だ。このPerceptronのアイデアは確かに明確だ。 --- 品質>数量、早くこうやって運用すべきだった。何百ものプロジェクトがひたすらデータを積み重ねているのを見ている。 --- 本番用モデルこそ王道だ。データだけでは意味がない。実際に使える状態にすることが重要だ。 --- 信号からデータセットへの一連の流れ、やっと誰かが論理を徹底的に解説してくれた。 --- 相関性と明確さ、これこそがデータパイプラインの核心だ。以前は理解を逆にしていた。

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