Причина, через яку важко уточнити та передбачити дані за допомогою машинного навчання@AlloraNetwork, полягає в тому, що неможливо передбачити майбутнє просто тому, що даних багато. Дані, накопичені в кожній галузі, — це просто великі дані, а формат і контекст різні. Наприклад, існують сотні категорій даних з інтернет-магазину одягу, включаючи кліки, історію покупок, причини повернення коштів і сезонні розпродажі. «Які товари будуть добре продаватися в наступному сезоні?» Щоб передбачити, спочатку потрібно змістовно уточнити ці дані. Тільки після того, як дата-інженери організували його в датамаркеті та видалили зайвий шум, ML може навчатися та прогнозувати закономірності. Крім того, Рівень логічного висновку Allora створює прогнози, Рівень прогнозування та синтезу коригує помилки, а рівень консенсусу перевіряє результати. Зрештою, складність Allora полягає не в кількості даних, а в їх якості та структурі. Allora – це завершальний етап складання, який перетворює ці складні великі дані на передбачувані знання. Світ, який хоче створити Allora, — це світ, у якому в повсякденному житті можлива робота на основі даних. Аналіз даних вийшов за межі компетенції експертів, і будь-хто може інтерпретувати та прогнозувати їхні дії та вибір за допомогою даних. — Спробуємо? Я подумала: «Ти можеш це зробити!». У цьому і полягає сенс інновацій, який створила компанія Allora. Майбутнє вже тут. Аллора!