Dokładnie dlatego potrzebujemy @PerceptronNTWK AI może uczyć się tylko z tego, co jej się daje. Kiedy dane są chaotyczne lub wypełnione niskiej jakości przykładami, model przenosi te problemy dalej. Staje się lepszy w generowaniu szumów zamiast rozumienia świata. Dlatego powinieneś być częścią rozmowy o jakości danych. Wszyscy mówią o obliczeniach i rozmiarze modelu, ale prawdziwą podstawą są same dane. Jeśli ta warstwa jest słaba, cały system będzie nadal generować imponująco wyglądające błędy. Uruchom węzeł na @PerceptronNTWK i spraw, aby obrazy AI były znacznie lepsze. A tak, zarabiasz również $PERC podczas tego.