Vous êtes-vous déjà demandé comment la plupart des données d'entraînement pour l'IA sont collectées ? En général, il s'agit de jeux de données batch, réalisés une fois et mis de côté. Il existe une meilleure façon.

Le réseau Perceptron inverse complètement ce modèle : il fonctionne avec une infrastructure de données continue validée par des humains. Voici le mécanisme : des nœuds distribués travaillent en parallèle pour collecter et valider les données en temps réel. Mais voici la clé : les humains sont intégrés dans la boucle, garantissant que la nuance, les cas limites et la précision contextuelle ne passent pas à travers les mailles du filet.

Cette approche est importante car les machines détectent des motifs ; les humains détectent la signification. En combinant les deux, vous obtenez des données qui ne sont pas seulement volumineuses mais aussi réellement fiables.