L'IA d'aujourd'hui est souvent entraînée sur des données historiques statiques, et non sur des ensembles de données en temps réel, ce qui entraîne des coûts élevés et une obsolescence rapide. @PerceptronNTWK inverse cette tendance en permettant un apprentissage continu : les utilisateurs injectent des signaux en direct, maintenant les modèles adaptatifs et pertinents.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
L'IA d'aujourd'hui est souvent entraînée sur des données historiques statiques, et non sur des ensembles de données en temps réel, ce qui entraîne des coûts élevés et une obsolescence rapide. @PerceptronNTWK inverse cette tendance en permettant un apprentissage continu : les utilisateurs injectent des signaux en direct, maintenant les modèles adaptatifs et pertinents.