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一个 AI 项目需要多少最佳训练数据量？
有效的 AI 模型建立在可靠、可靠和动态的数据集上。如果没有丰富而详细的 AI 训练数据，就不可能构建有价值且成功的 AI 解决方案。我们知道项目的复杂性决定了所需的数据质量。但我们并不完全确定 […]
来源:Shaip 博客数据太少的弊端
您可能认为项目需要大量数据是显而易见的，但有时，即使是能够访问结构化数据的大型企业也无法获得这些数据。在有限或狭窄的数据量上进行训练可能会阻止机器学习模型发挥其全部潜力，并增加提供错误预测的风险。
机器学习模型虽然没有黄金法则，并且通常会进行粗略的概括来预见训练数据需求，但拥有大量数据集总是比受到限制要好。您的模型所遭受的数据限制就是您的项目的局限性。
如果需要更多数据集该怎么办
虽然每个人都希望能够访问大型数据集，但说起来容易做起来难。获得大量高质量和多样化的数据集对于项目的成功至关重要。在这里，我们为您提供战略步骤，使数据收集变得更加容易。
开放数据集
开放数据集通常被认为是免费数据的“良好来源”。虽然这可能是真的，但在大多数情况下，开放数据集并不是项目所需要的。可以从许多地方获取数据，例如政府来源、欧盟开放数据门户、Google 公共数据探索者等。但是，在复杂项目中使用开放数据集有很多缺点。
当您使用此类数据集时，您可能会冒着在错误或缺失的数据上训练和测试模型的风险。数据收集方法通常不为人所知，这可能会影响项目的结果。隐私、同意和身份盗窃是使用开放数据源的重大缺点。
训练和测试增强数据集
当您拥有一定数量的训练数据但不足以满足所有项目要求时，您需要应用数据增强技术。可用的数据集被重新利用以满足模型的需求。
训练数据量