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.

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FrogInTheWell

· Il y a 10h

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

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BTCBeliefStation

· Il y a 10h

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

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SerNgmi

· Il y a 10h

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

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HallucinationGrower

· Il y a 10h

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

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DAOdreamer

· Il y a 10h

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

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BearMarketSunriser

· Il y a 11h

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.

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