だからこそ、私たちは@PerceptronNTWKが必要です AIは与えられたものからしか学べません。 データが混乱していたり、質の低い例で満たされている場合、モデルはそれらの問題を引き継ぎます。 世界を理解するよりもノイズを出すことに長けています。 だからこそ、あなたもデータ品質の議論に参加すべきです。 みんな計算やモデルサイズについて話しますが、本当の基盤はデータそのものにあります。 その層が弱いと、システム全体が印象的なミスを繰り返し出してしまいます。 @PerceptronNTWKでノードを動かして、AI画像を大幅に改善しましょう。 ああ、そうですね、その過程でも稼$PERCになります。