السبب في صعوبة تحسين البيانات والتنبؤ بها باستخدام التعلم الآلي هو @AlloraNetwork أنه لا يمكن التنبؤ بالمستقبل لمجرد وجود الكثير من البيانات. البيانات المتراكمة في كل صناعة هي مجرد بيانات ضخمة ، والشكل والسياق مختلفان. على سبيل المثال ، هناك المئات من فئات البيانات من متجر ملابس عبر الإنترنت ، بما في ذلك النقرات وسجل الشراء وأسباب استرداد الأموال والمبيعات الموسمية. "ما هي العناصر التي ستباع بشكل جيد في الموسم المقبل؟" للتنبؤ ، يجب عليك أولا تحسين هذه البيانات بشكل هادف. فقط بعد أن يقوم مهندسو البيانات بتنظيمه في سوق البيانات وإزالة الضوضاء غير الضرورية ، يمكن ل ML تعلم الأنماط والتنبؤ بها. علاوة على ذلك ، تقوم طبقة الاستدلال الخاصة ب Allora بإنشاء تنبؤات ، وتقوم طبقة التنبؤ والتوليف بضبط الأخطاء ، وتقوم طبقة الإجماع بالتحقق من صحة النتائج. في النهاية ، لا تكمن صعوبة Allora في كمية البيانات ، ولكن في جودتها وهيكلها. Allora هي خطوة التجميع الأخيرة التي تحول هذه البيانات الضخمة المعقدة إلى معرفة يمكن التنبؤ بها. العالم الذي تريد Allora إنشاؤه هو العالم الذي يمكن فيه استخدام البيانات في الحياة اليومية. لقد تجاوز تحليل البيانات نطاق الخبراء ، ويمكن لأي شخص تفسير أفعالهم وخياراتهم والتنبؤ بها باستخدام البيانات. "هل نجرب هذا؟" فكرت ، "يمكنك فعل هذا!" هذه هي نقطة الابتكار التي ابتكرتها Allora. المستقبل هنا. ألورا!