データ不足: ディープラーニングの適用を再考

この記事は、AIにおける重要な実用的な考慮事項、つまり深層学習モデルのための十分なデータの重要性を強調しています。複雑なアーキテクチャに飛び込む前に、データ利用可能性を評価することを実務者に促しています。

• •深層学習の有効性は、大規模なデータセットに大きく依存しています。
• •小規模なデータセットには、より単純でデータ要求の少ないモデルが適している場合があります。
• •モデルの選択に先立ち、データ分析と評価を行う必要があります。