2025-12-29 12:22:39

原始数据堆砌意义不大。真正的价值在于数据的加工过程。

A solução do Perceptron Network divide este processo de forma muito clara: captar sinais brutos → filtrar entradas válidas → processar de forma estruturada → gerar conjuntos de dados utilizáveis por IA.

O importante não é a quantidade de dados, mas a relevância, clareza e utilidade dos dados. Esta lógica, integrada em modelos de produção, é o que uma verdadeira pipeline de dados deve fazer.

Ver original

Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.

17 Curtidas

Recompensa
17
10
Repostar
Compartilhar

Comentário

0/400

NervousFingers

· 01-01 05:22

扯淡，还不是堆砌工具的另一种说法 Dados de canalização, na verdade, é lixo entrando e lixo saindo, a qualidade é que manda Este processo está bem organizado, agora só falta ver se o Perceptron Network consegue realmente ser implementado O ponto-chave é perguntar como estão os custos, senão, por mais elegante que seja, não adianta Qualidade > quantidade, concordo com essa lógica, mas quem garantirá essa "qualidade"呢

Ver originalResponder0

GhostAddressHunter

· 01-01 03:32

Isto é que é compreensão verdadeira, por mais dados lixo que haja, é inútil --- Na questão do processamento de dados, realmente é o ponto mais difícil --- Portanto, a qualidade >> quantidade, é uma verdade eterna --- A cadeia de processos do Perceptron está bem desenhada, só precisa ser realmente implementada --- A questão da relevância tocou no ponto, muitos projetos fazem isso de forma muito fraca --- Integrar modelos de nível de produção com o pipeline de dados, essa é a postura correta, certo? --- Não estou a dizer, mas a maioria das equipes está a enganar a si mesmas acumulando dados, poucos realmente pensam nisso claramente --- A etapa de entrada eficaz é que é a verdadeira vantagem competitiva --- Clareza e praticidade, foi bem explicado, mas é difícil de fazer --- Finalmente alguém conseguiu explicar isso claramente

Ver originalResponder0

SandwichTrader

· 2025-12-31 15:37

Para que servem os dados de pilha, ainda é preciso saber processá-los.

Ver originalResponder0

NFTArtisanHQ

· 2025-12-31 14:11

Honestamente, o pipeline de curadoria de dados que estão a descrever é diferente... É basicamente a prática curatorial da estética digital aplicada ao machine learning, não é? Como a reprodução mecânica do Benjamin, mas para conjuntos de dados de treino lol. A relevância em detrimento do volume é também uma mudança de paradigma na forma como pensamos sobre a proveniência dos dados blockchain

Ver originalResponder0

FrogInTheWell

· 2025-12-29 12:52

A qualidade dos dados é que é fundamental; acumular dados de má qualidade é pura perda de poder de processamento

Ver originalResponder0

BTCBeliefStation

· 2025-12-29 12:52

Para que servem os dados acumulados, o mais importante é como os processar --- Concordo com este processo, a filtragem + estruturação é onde se ganha dinheiro --- Qualidade > quantidade, finalmente alguém disse a coisa certa --- O gargalo do modelo de nível de produção é exatamente isso, a ideia do Perceptron é boa --- Então, tudo o que fizemos antes foi em vão? --- Na parte do pipeline de dados, realmente é preciso dedicar esforço

Ver originalResponder0

SerNgmi

· 2025-12-29 12:49

Lixo entra, lixo sai, essa frase não está errada. A limpeza de dados é realmente o que faz a diferença.

Ver originalResponder0

HallucinationGrower

· 2025-12-29 12:49

Dados acumulados não servem para nada, é melhor desenvolver um bom processo.

Ver originalResponder0

DAOdreamer

· 2025-12-29 12:48

A limpeza de dados é o verdadeiro caminho, acumular mais e mais dados inúteis é em vão

Ver originalResponder0

BearMarketSunriser

· 2025-12-29 12:26

Os dados acumulados não servem de nada, é preciso ver como processá-los. A abordagem do Perceptron é realmente clara. --- Qualidade > quantidade, já devia ser assim há muito tempo. Não sei quantos projetos ainda estão acumulando dados desesperadamente. --- O modelo de produção é o caminho certo. Ter apenas dados não adianta; é preciso que possam ser realmente utilizados. --- Desde o sinal até o conjunto de dados, esse processo, finalmente, alguém explicou a lógica de forma clara. --- Relevância e clareza, essa é a essência do pipeline de dados. Antes, tudo estava invertido.

Ver originalResponder0

Ver projetos