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什么決定了訓練 AI 所需的數據集的大小？

• 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？問題的復雜性、模型的復雜性、數據的質量以及所需的準確性水平主要決定了這一點。數據增強技術可以增加數據集的大小，而學習曲線分析可以確定何時優化了訓練結果。問題復雜性是影響所需數據集大小的一個主要因素。圖像識別很復雜，并且需要比簡單圖像分類更大的訓練數據集。此外，具有更多特征的問題需要更多的訓練示例來學習所有可能的關系。模型復雜性也很重要，具有更多參數的深度學習模型可能需要非常大的數據集才能進行有效學習。一個常見的經驗法則
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