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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FrogInTheWell

· 5時間前

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

· 5時間前

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

· 5時間前

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

· 5時間前

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

· 6時間前

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

· 6時間前

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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