透過機器學習來精煉數據以進行預測的 @AlloraNetwork 之所以困難，並不僅僅是因為數據量大，而是因為無法僅憑數據量來預測未來。每個行業所累積的數據只是大數據，格式和上下文各不相同。 例如，線上服裝購物網站的數據中包含點擊數、購買歷史、退貨原因、季節性銷售量等數百個類別。 要預測“下一季哪些商品會熱賣？”，首先必須有意義地精煉這些數據。數據工程師需要將這些數據整理到數據集市中，並去除不必要的噪音，然後機器學習才能學習模式並進行預測。 在此基礎上，Allora 的推理層進行預測，預測與合成層調整誤差，而共識層則驗證結果。 最終，Allora 的困難在於數據的質量和結構，而非數量。Allora 是將這些複雜的大數據轉化為可預測知識的最後組裝階段。 Allora 想要創造的世界是數據驅動的日常生活世界。數據分析不再是專家的專屬領域，而是每個人都能用數據解釋和預測自己的行為和選擇的時代。 當“我該試試這個嗎？”的思考轉變為“這可以做！”的瞬間，這正是 Allora 創造的創新點。未來就在這裡。Allora!