ほとんどのAIトレーニングデータの出所方法について考えたことはありますか?通常はバッチデータセットで、一度作成して棚上げします。もっと良い方法がある。

Perceptron Networkはこのモデルを完全に逆にしており、継続的に人間による検証済みのデータインフラを運用しています。仕組みはこうです:分散ノードは並列でリアルタイムでデータを収集・検証します。しかし重要なのは、人間がループに組み込まれているため、微妙なニュアンスや例外的なケース、文脈の正確さを見落とさないようにすることです。

このアプローチは重要です。なぜなら機械はパターンを捉えるからです。人間は意味を見出す。両方を統合することで、膨大なだけでなく実際に信頼できるデータが得られます。