2026-01-14 01:27:54

多くの人がAIモデルのパフォーマンスに満足できないとき、最初の反応はアルゴリズム自体を批判することです。しかし、よく考えてみると、モデルは実際にはデータの「指示」に忠実に従っているだけです——学習したことをそのまま出力します。

もし最終的な結果が非常に不合理に見える場合は、原因を遡って探す必要があります。まずはデータソースから確認しましょう。トレーニングセットの品質に問題があるのか、それとも入力特徴量自体に偏りがあるのか？この思考習慣の変化は、あなたがシステム全体をどのように構築するかに直接影響します。パラメータ調整を繰り返すよりも、データのクリーニングと準備により多くのエネルギーを注ぐ方が効果的です。小さな変更が大きな違いを生みます。

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BoredRiceBall

· 01-15 14:30

データのゴミを入れればゴミが出る、これは本当に騙された経験があってこそ理解できることだ。アルゴリズムの責任にしてきたけど、そろそろ公正な評価を受けるべきだ。トレーニングセットが劣っていれば、どんなに優れたモデルでも無駄になる、これで理解できた。パラメータを調整するよりも、まずデータを洗浄する方が効果的だ、無駄な努力を避けるために。早く誰かがこのことをはっきりと伝えるべきだった、モデルは鏡に過ぎない。

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TokenUnlocker

· 01-15 00:02

結局は自分のデータをしっかり管理することが重要であり、モデルはあくまで責任転嫁の役割に過ぎない。データがゴミなら出てくるのもゴミ、アルゴリズムを非難するのは少し不公平だ。この理屈は仮想通貨界でも同じだ。入力が間違っていれば出力も当然おかしくなる。毎日チェーンやスマートコントラクトを非難するよりも、まず自分のチェーン上の操作データを見直すべきだ。賛成だ、パラメータ調整は本質的な解決にはならず、労力の割に報われない。データの質は生産性そのものだ、この言葉に間違いはない。最初に時間をかけてデータをクリーンアップし、後から残業してバグを修正する方が賢明だ、わかるだろう。モデルは鏡のようなもので、映し出すのはあなたが与えたものだ。鏡が醜いのは鏡のせいではない。多くの人は自分の入力に問題があることを認めたくないだけだ、いい加減にしろ。この論理を理解している人は、ずっと多くの損失を避けられるだろう。

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ForkYouPayMe

· 01-14 01:57

データのゴミが入れば、ゴミのモデルが出てくる、それだけのことだ。多くの人はまだアルゴリズムを非難しているがアルゴリズムに責任を押し付けるのは長年不公平だ。根本的にはやはりソースから改善すべきだこれがWeb3の教訓だ。garbage in garbage out、データをクリーニングしないと何も始まらない言ってその通りだ。パラメータをいじるよりも、しっかりデータを扱った方が効果的だ、老哥モデルを責めるよりも、自分のデータセットを責めるべきだ。そんなに多くの人が来るとは思わなかった深く同意する。多くのプロジェクトがデータの質の問題でつまずいているこれこそ正道だ。80％の問題は実は前処理の部分にある

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TokenCreatorOP

· 01-14 01:55

データのゴミが入れば、ゴミのモデルが出てくる、これは常識じゃないですか、ハハ --- またまた多くの人がアルゴリズムのせいにしている、ほんとに呆れる、全然自分が与えたデータを見ていない --- いいね、やっとこれを言う人が出てきた、ハイパーパラメータ調整の人は本当に反省すべき --- これが私がデータエンジニアの方がアルゴリズムエンジニアより価値があると言う理由です、誰も聞きたくないかもしれませんが --- データのクリーニングは確かに80％の問題を解決できるが、誰もこの「つまらない」作業をやりたがらない --- 笑い死にそう、データセットをコピペしているだけでモデルを非難し始める、当然の報い --- だから重要なのは、きれいなデータソースを見つけること、他はすべて浮雲です --- その通り、その通り、ゴミを入れればゴミが出る、永遠の真理

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SchrödingersNode

· 01-14 01:50

データがゴミになり、モデルが怪物になる、これは常識じゃないですか哈哈やっぱり源からしっかり管理しないといけないですね、調整の達人たちも目を覚ますべきです深く同意します、多くの人はアルゴリズムに責任転嫁するのが好きですが、実は自分が与えたものはとっくにダメになっているのです訓練セットがめちゃくちゃな結果なのにモデルのせいにしている人に会ったことはありますかほとんどの人はデータの質がどれだけ重要か気づいていないようです言っている通りです、調整に狂うよりも先にデータをきちんと整えるべきですこれが良いエンジニアが常にデータの磨き上げに取り組む理由です

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GamefiGreenie

· 01-14 01:50

言ってその通り、データはゴミを入れればゴミが出る、誰も救えない garbage in garbage out、それだけのことこの前、私たちのプロジェクトもまさにこれで失敗した。ずっとモデルのせいにしていたが、後になって訓練データ自体が歪んでいたことに気づいたデータのクリーニングが一番重要だが、残念ながら多くの人はそこに手間をかけたくないこれはオンチェーンのインタラクションと同じで、間違ったアドレスを入力したら、どんなに強力なコントラクトでも無駄になる

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SchrodingersFOMO

· 01-14 01:48

言い得その通りです。以前もこの罠にハマったことがあり、パラメータ調整に没頭して崩壊寸前になり、最後になってデータの問題だと気づきました。ゴミを入れればゴミが出るという言葉は本当に血と涙の教訓です。しっかりと反省しなければなりません。モデルは鏡のようなもので、醜く映るのは源が汚れているからであり、鏡を修理しても意味がありません。これが、なぜデータサイエンティストの方がパラメータ調整エンジニアより価値があるのかの理由です。根本的には基礎をしっかり固めることが重要です。天啊、これを早く読んでいればそんなに多くの計算資源を浪費しなくて済んだのに、財布が痛いです。

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