¿Alguna vez has pensado en cómo se obtiene la mayoría de los datos de entrenamiento de IA? Normalmente son conjuntos de datos por lotes, realizados una vez y almacenados. Hay una mejor manera.

Perceptron Network invierte completamente este modelo: en su lugar, opera una infraestructura de datos continua y validada por humanos. Aquí está el mecanismo: nodos distribuidos trabajan en paralelo recopilando y validando datos en tiempo real. Pero aquí está la clave: los humanos están integrados en el proceso, asegurando que los matices, casos límite y precisión contextual no se pasen por alto.

Este enfoque importa porque las máquinas detectan patrones; los humanos detectan significado. Al combinar ambos, obtienes datos que no solo son voluminosos, sino realmente confiables.