Pernahkah Anda berpikir tentang bagaimana sebagian besar data pelatihan AI diperoleh? Biasanya ini adalah dataset batch, dilakukan sekali dan disimpan. Ada cara yang lebih baik.

Perceptron Network membalik model ini sepenuhnya—ini mengoperasikan infrastruktur data yang berkelanjutan dan divalidasi manusia. Berikut mekanismenya: node yang tersebar bekerja secara paralel mengumpulkan dan memvalidasi data secara real-time. Tapi ini kuncinya: manusia terlibat dalam proses, memastikan nuansa, kasus tepi, dan akurasi kontekstual tidak terlewatkan.

Pendekatan ini penting karena mesin menangkap pola; manusia menangkap makna. Dengan menggabungkan keduanya, Anda mendapatkan data yang tidak hanya melimpah tetapi juga benar-benar dapat diandalkan.