Bạn đã bao giờ nghĩ về cách dữ liệu đào tạo AI chủ yếu được lấy nguồn chưa? Thường thì đó là các bộ dữ liệu theo lô, thực hiện một lần rồi bỏ xó. Có một cách tốt hơn.

Mạng Perceptron đảo ngược hoàn toàn mô hình này—nó vận hành một hạ tầng dữ liệu liên tục, được xác thực bởi con người. Đây là cơ chế: các nút phân tán hoạt động song song để thu thập và xác thực dữ liệu trong thời gian thực. Nhưng đây là điểm mấu chốt: con người được tích hợp vào vòng lặp, đảm bảo các sắc thái, trường hợp ngoại lệ và độ chính xác trong ngữ cảnh không bị bỏ sót.

Cách tiếp cận này quan trọng vì máy móc phát hiện ra các mẫu; con người phát hiện ra ý nghĩa. Bằng cách kết hợp cả hai, bạn có được dữ liệu không chỉ phong phú mà còn thực sự đáng tin cậy.