スマート合成推論 - 雑音から信号を抽出する技術

さまざまな出所からの質の異なる推論に直面したとき、どのようにして最良の結論を導き出すことができますか？

@AlloraNetwork の推論合成 (Inference Synthesis) メカニズムは、これを科学に変えます。それは、各推論が平均レベルを上回る程度を測定する遺憾 (Regret) を計算することによって、各推論に動的な重みを生成します。
正の後悔は、その推論が非常に価値があることを意味し、負の後悔はその逆です。その後、これらの重みは、予測に基づく推論 (Forecast-Implied Inference) と最終的なネットワーク推論 (Final Network Inference) を計算するために使用されます。これは加重集約のプロセスであり、より正確で信頼性の高い推論がより大きな影響力を持つことを保証し、消費者に洗練された、より優れた集合知の結晶を提供します。

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