GM Fams\n\nAI không còn chỉ là xây dựng mô hình nữa, toàn bộ trò chơi là về dữ liệu. Thực tế là nhiều công ty AI tiêu hàng triệu đô la để săn lùng dữ liệu và không đạt được kết quả mong muốn. Bởi vì dữ liệu là tĩnh, lỗi thời và không phản ánh chính xác sự biến đổi trong thế giới thực. Vì vậy, AI ngày nay cần dữ liệu liên tục và trực tiếp, không phải bộ dữ liệu một lần. Đây là điểm khác biệt của\n\n@PerceptronNTWK \ndùng cách cung cấp dữ liệu sẵn sàng cho AI một cách tiết kiệm chi phí, nhanh chóng và mở rộng quy mô thông qua một mạng lưới do cộng đồng vận hành. Dữ liệu web thô được lọc để tạo ra dữ liệu có cấu trúc, trong đó chú thích có người tham gia vẫn là phương pháp đáng tin cậy nhất. Phần tuyệt vời nhất là, ở đây bất kỳ ai cũng có thể tham gia “nhiệm vụ dữ liệu” và đóng góp vào tương lai của AI cũng như kiếm thưởng. Perceptron là một ví dụ thực tế về cách các mạng lưới phi tập trung đang thay đổi kinh tế dữ liệu của AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Phần thưởng
Thích
3
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
GateUser-f54ab972
· 2giờ trước
Phương thức là gì vậy trời ơi trời ơi trời ơi trời ơi mạng sống của tôi mạng sống của tôi trời ơi đây chính là truyền thuyết
GM Fams\n\nAI không còn chỉ là xây dựng mô hình nữa, toàn bộ trò chơi là về dữ liệu. Thực tế là nhiều công ty AI tiêu hàng triệu đô la để săn lùng dữ liệu và không đạt được kết quả mong muốn. Bởi vì dữ liệu là tĩnh, lỗi thời và không phản ánh chính xác sự biến đổi trong thế giới thực. Vì vậy, AI ngày nay cần dữ liệu liên tục và trực tiếp, không phải bộ dữ liệu một lần. Đây là điểm khác biệt của\n\n@PerceptronNTWK \ndùng cách cung cấp dữ liệu sẵn sàng cho AI một cách tiết kiệm chi phí, nhanh chóng và mở rộng quy mô thông qua một mạng lưới do cộng đồng vận hành. Dữ liệu web thô được lọc để tạo ra dữ liệu có cấu trúc, trong đó chú thích có người tham gia vẫn là phương pháp đáng tin cậy nhất. Phần tuyệt vời nhất là, ở đây bất kỳ ai cũng có thể tham gia “nhiệm vụ dữ liệu” và đóng góp vào tương lai của AI cũng như kiếm thưởng. Perceptron là một ví dụ thực tế về cách các mạng lưới phi tập trung đang thay đổi kinh tế dữ liệu của AI.