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A razão pela qual é difícil refinar e prever dados com aprendizado de máquina é @AlloraNetwork que não é possível prever o futuro simplesmente porque há muitos dados. Os dados acumulados em cada setor são apenas big data, e o formato e o contexto são diferentes.
Por exemplo, existem centenas de categorias de dados de uma loja de roupas online, incluindo cliques, histórico de compras, motivos de reembolso e vendas sazonais.
"Quais itens venderão bem na próxima temporada?" Para prever, você deve primeiro refinar esses dados de forma significativa. Somente depois que os engenheiros de dados o organizarem no datamart e removerem ruídos desnecessários, o ML poderá aprender e prever padrões.
Além disso, a camada de inferência da Allora cria previsões, a camada de previsão e síntese ajusta os erros e a camada de consenso valida os resultados.
No final, a dificuldade de Allora não está na quantidade de dados, mas em sua qualidade e estrutura. O Allora é a etapa final de montagem que transforma esse big data complexo em conhecimento previsível.
O mundo que a Allora quer criar é aquele em que o data-driven é possível na vida cotidiana. A análise de dados foi além do domínio dos especialistas, e qualquer pessoa pode interpretar e prever suas ações e escolhas com dados.
"Vamos tentar isso?" Eu pensei: "Você pode fazer isso!" Esse é o ponto de inovação que a Allora criou. O futuro está aqui. Allora!

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