Причина, по которой @AlloraNetwork сложно предсказывать с помощью машинного обучения, заключается в том, что наличие большого объема данных не означает, что можно предсказать будущее. Данные, накапливающиеся в каждой отрасли, являются просто большими данными, но их формат и контекст различны. Например, в данных онлайн-магазина одежды есть сотни категорий, таких как количество кликов, история покупок, причины возврата, сезонные объемы продаж и т.д. Чтобы предсказать, какие товары будут хорошо продаваться в следующем сезоне, сначала необходимо осмысленно обработать эти данные. Только после того, как инженер данных организует их в дата-мат и удалит ненужный шум, ML сможет обучиться на паттернах и сделать предсказания. На этом уровне слой вывода Allora создает предсказания, слой прогнозирования и синтеза корректирует ошибки, а слой консенсуса проверяет результаты. В конечном итоге трудность Allora заключается не в объеме данных, а в их качестве и структуре. Allora — это последний этап сборки, который превращает эти сложные большие данные в предсказуемые знания. Мир, который хочет создать Allora, — это мир, в котором управление данными возможно в повседневной жизни. Эпоха, когда анализ данных выходит за пределы области экспертов, и каждый может интерпретировать и предсказывать свои действия и выбор на основе данных. Момент, когда размышление "Стоит ли это попробовать?" превращается в "Это можно сделать!", — это и есть точка инновации, созданная Allora. Будущее здесь. Allora!