機械学習でデータを細化して予測することが難しい理由は、データが多いからといって未来を予測できない@AlloraNetworkです。各業界で蓄積されたデータは単なるビッグデータであり、形式や文脈は異なります。 たとえば、オンライン衣料品店には、クリック数、購入履歴、返金理由、季節セールなど、何百ものカテゴリのデータがあります。 「来シーズンはどんなアイテムが売れるの?」予測するには、まずこのデータを意味のある方法で調整する必要があります。データ エンジニアがデータマートで整理し、不要なノイズを取り除いた後にのみ、ML はパターンを学習して予測できます。 その上、Allora の推論レイヤーが予測を作成し、予測と合成レイヤーがエラーを調整し、コンセンサス レイヤーが結果を検証します。 結局のところ、アロラの難しさはデータの量ではなく、その質と構造にあります。Allora は、この複雑なビッグデータを予測可能な知識に変換する最終組み立てステップです。 Alloraが作りたい世界は、日常生活でデータドリブンが可能な世界です。データ分析は専門家の領域を超えており、誰でもデータを使って自分の行動や選択を解釈し、予測することができます。 「これを試してみようか?」「これならできる!」と思いました。それがAlloraが生み出したイノベーションのポイントです。未来はここにあります。アローラ!