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什么決定了訓練 AI 所需的數據集的大??？

• 訓練人工智能 （AI） 算法需要大型數據集，而且它們可能很昂貴。那么，多少數據才足夠呢？問(wèn)題的復雜性、模型的復雜性、數據的質(zhì)量以及所需的準確性水平主要決定了這一點(diǎn)。數據增強技術(shù)可以增加數據集的大小，而學(xué)習曲線(xiàn)分析可以確定何時(shí)優(yōu)化了訓練結果。問(wèn)題復雜性是影響所需數據集大小的一個(gè)主要因素。圖像識別很復雜，并且需要比簡(jiǎn)單圖像分類(lèi)更大的訓練數據集。此外，具有更多特征的問(wèn)題需要更多的訓練示例來(lái)學(xué)習所有可能的關(guān)系。模型復雜性也很重要，具有更多參數的深度學(xué)習模型可能需要非常大的數據集才能進(jìn)行有效學(xué)習。一個(gè)常見(jiàn)的經(jīng)驗法則
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