2026-01-14 01:27:54

Muchas personas, cuando enfrentan un rendimiento insatisfactorio en los modelos de IA, su primera reacción es criticar el algoritmo en sí. Pero pensándolo bien, el modelo en realidad simplemente está ejecutando fielmente las "instrucciones" de los datos—lo que aprende, es lo que mostrará.

¿Y si el resultado final parece muy disparatado? Entonces hay que buscar hacia atrás. Comienza revisando la fuente de los datos. ¿El problema está en la calidad del conjunto de entrenamiento, o en que las características de entrada ya tienen sesgos? Este cambio de hábito mental afectará directamente cómo construyes todo el sistema. En lugar de ajustar parámetros constantemente, es mejor dedicar más energía a la limpieza y preparación de datos. Pequeños cambios, gran diferencia.

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BoredRiceBall

· hace19h

Los datos basura generan resultados basura, esto solo se entiende después de haber sido engañado. Llevo años culpando al algoritmo, ya es hora de exigir justicia. Si el conjunto de entrenamiento está dañado, por muy bueno que sea el modelo, no sirve de nada, ahora lo entiendo. En lugar de ajustar los parámetros, es mejor limpiar los datos primero para evitar perder tiempo en esfuerzos inútiles. Ya debería haber alguien que explique esto claramente, un modelo es como un espejo.

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TokenUnlocker

· 01-15 00:02

Al final, todavía tienes que gestionar bien tus propios datos, el modelo es solo un chivo expiatorio Datos basura entran, datos basura salen, realmente es injusto culpar solo al algoritmo Esta misma lógica se aplica en el mundo de las criptomonedas, si el input no es correcto, el output será definitivamente erróneo En lugar de culpar a la cadena o a los contratos todos los días, mejor revisa primero qué datos estás operando en tu cadena Estoy de acuerdo, ajustar los parámetros realmente solo trata los síntomas y no la raíz del problema, requiere esfuerzo y no siempre es gratificante La calidad de los datos es productividad, esa frase no tiene fallo Invertir tiempo en limpiar los datos en la fase inicial, y en la fase posterior reducir las horas extras para corregir errores, ¿lo entiendes? El modelo es como un espejo, refleja lo que le das, no culpes al espejo por ser feo Muchos simplemente no quieren admitir que el problema está en sus propios datos de entrada, basta ya Las personas que entienden esta lógica probablemente evitarán muchos problemas

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ForkYouPayMe

· 01-14 01:57

Los datos basura entran, el modelo basura sale, así de simple, mucha gente todavía culpa al algoritmo Llevar la culpa al algoritmo durante tantos años también es injusto, en definitiva hay que empezar desde la fuente Esta es la lección de Web3, basura entra, basura sale, si los datos no se limpian, todo será en vano Tienes razón, en lugar de jugar con los parámetros, es mejor centrarse en los datos, mucho más eficiente, hermano En lugar de culpar al modelo, culpa a tu conjunto de datos, no todos tienen tanta experiencia Estoy totalmente de acuerdo, muchos proyectos fracasan por la calidad de los datos Eso es lo correcto, el 80% de los problemas en realidad están en la etapa de preprocesamiento

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TokenCreatorOP

· 01-14 01:55

Los datos basura entran, los modelos basura salen, ¿no es eso de sentido común? Jaja --- Otra vez una pila de personas echando la culpa al algoritmo, realmente me tienen agotado, ni siquiera miran qué datos están alimentando --- ¡Bien, finalmente alguien dijo esto! Los que ajustan parámetros realmente deberían reflexionar --- Por eso digo que los ingenieros de datos son más valiosos que los ingenieros de algoritmos, nadie quiere escuchar eso --- Limpiar los datos realmente puede resolver el ochenta por ciento de los problemas, pero nadie quiere hacer ese trabajo "aburrido" --- Me muero de risa, un montón de personas copian y pegan conjuntos de datos y luego empiezan a culpar al modelo, bien hecho --- Por eso lo clave es encontrar una fuente de datos limpia, todo lo demás es humo --- Sí, sí, sí, basura entra, basura sale, la verdad eterna

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SchrödingersNode

· 01-14 01:50

Los datos se vuelven basura, los modelos se vuelven monstruos, ¿no es esto de sentido común? Jaja Efectivamente, todavía hay que controlar la fuente, los expertos en ajuste de parámetros deberían despertar Totalmente de acuerdo, a mucha gente le encanta culpar al algoritmo, pero en realidad lo que alimentan ya está podrido desde hace tiempo ¿Alguna vez han tenido esa experiencia en la que el conjunto de entrenamiento está hecho un desastre y aún así culpan al modelo? Parece que la mayoría no se da cuenta de lo importante que es la calidad de los datos Tienes razón, en lugar de ajustar locamente los parámetros, primero hay que arreglar bien los datos Por eso es que los buenos ingenieros siempre se dedican a perfeccionar esa parte de los datos

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GamefiGreenie

· 01-14 01:50

Tienes toda la razón, datos basura entran, datos basura salen, nadie puede salvarse garbage in garbage out, es así de simple Hace unos días nuestro proyecto fracasó exactamente por esto, siempre culpábamos al modelo, pero luego descubrimos que el conjunto de entrenamiento ya estaba sesgado La limpieza de datos es lo más importante, pero lamentablemente muchas personas no quieren dedicar esfuerzo a esto Esto es como la interacción en la cadena, si ingresas una dirección incorrecta, incluso el contrato más poderoso será inútil

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SchrodingersFOMO

· 01-14 01:48

Tienes toda la razón, antes también caí en esa trampa, ajustando parámetros hasta que se volvió insostenible, y al final me di cuenta de que era un problema de datos. La frase "basura entra, basura sale" es realmente una lección de sangre y lágrimas, hay que reflexionar bien sobre ello. El modelo es como un espejo, si refleja feo es porque la fuente ya está sucia, arreglar el espejo no sirve de nada. Por eso los científicos de datos valen más que los ingenieros de ajuste de parámetros, lo fundamental sigue siendo tener una base sólida. Dios mío, si hubiera visto este artículo antes, no habría desperdiciado tanto poder de cálculo, duele en la cartera.

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