通过机器学习对数据进行清洗和预测的 @AlloraNetwork 之所以困难，不仅仅是因为数据量大，而是因为并不能仅凭数据量来预测未来。各个行业积累的数据只是大数据，格式和上下文各不相同。 例如，在线服装购物网站的数据中，存在点击数、购买历史、退款原因、季节性销售量等数百个类别。 要预测“下个季节哪些商品会热销？”，首先需要对这些数据进行有意义的清洗。数据工程师需要将其整理到数据集市中，并在去除不必要的噪声后，机器学习才能学习模式并进行预测。 在此基础上，Allora 的推理层进行预测，预测与合成层调整误差，共识层验证结果。 最终，Allora 的困难在于数据的质量和结构，而不是数量。Allora 是将这些复杂的大数据转化为可预测知识的最后组装阶段。 Allora 想要创造的世界是数据驱动的日常生活世界。数据分析超越了专家的领域，任何人都可以用数据来解读和预测自己的行为和选择的时代。 当“我该试试这个吗？”的思考变成“这个可以做！”的瞬间，这就是 Allora 创造的创新点。未来就在这里。Allora!