La razón por la que es difícil refinar y predecir datos con aprendizaje automático es @AlloraNetwork que no es posible predecir el futuro simplemente porque hay muchos datos. Los datos acumulados en cada industria son solo big data, y el formato y el contexto son diferentes. Por ejemplo, hay cientos de categorías de datos de una tienda de ropa en línea, incluidos clics, historial de compras, motivos de reembolso y ventas de temporada. "¿Qué artículos se venderán bien la próxima temporada?" Para predecir, primero debe refinar estos datos de manera significativa. Solo después de que los ingenieros de datos lo hayan organizado en el datamart y eliminado el ruido innecesario, ML puede aprender y predecir patrones. Además de eso, la capa de inferencia de Allora crea pronósticos, la capa de pronóstico y síntesis se ajusta a los errores y la capa de consenso valida los resultados. Al final, la dificultad de Allora no radica en la cantidad de datos, sino en su calidad y estructura. Allora es el paso final de ensamblaje que convierte este complejo big data en conocimiento predecible. El mundo que Allora quiere crear es uno en el que los datos sean posibles en la vida cotidiana. El análisis de datos ha ido más allá del ámbito de los expertos, y cualquiera puede interpretar y predecir sus acciones y elecciones con datos. "¿Intentamos esto?" Pensé: "¡Puedes hacer esto!" Ese es el punto de innovación que Allora ha creado. El futuro está aquí. ¡Allora!