การคํานวณค่าข้อมูลสําหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เชื่อถือไม่ได้

การ คํานวณ ปริมาณ ข้อมูล ที่ จําเป็น สําหรับ รุ่น การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ ได้ ผล ที่ น่า เชื่อ ถือ.

องค์ประกอบการเพิ่มความยืดหยุ่นข้อมูล

หลาย ปัจจัย ส่ง ผล ต่อ ข้อมูล ที่ จําเป็น สําหรับ เครื่อง แบบ เรียน รู้ ของ เครื่อง ซึ่ง รวม ถึง ความ ซับ ซ้อน ของ งาน, จํานวน ของ สิ่ง ที่ มี คุณสมบัติ, และ ความ แม่นยํา ที่ ต้องการ งาน ที่ ซับ ซ้อน กว่า หรือ งาน รุ่น ที่ มี หลาย ลักษณะ มัก จะ ต้อง มี ชุด ข้อมูล ที่ ใหญ่ กว่า เพื่อ จะ ทํา ได้ ดี

วิธี ต่าง ๆ ที่ จะ ทํา ให้ ข้อมูล มี ความ จําเป็น

วิธีหนึ่งทั่วไป คือวิเคราะห์เส้นโค้งการเรียนรู้ ซึ่งรูปแบบการทํางานเทียบกับขนาดข้อมูล โดยสังเกตได้ว่าพื้นบ้านแสดงได้ที่ใด

เส้น ทาง นํา ที่ ใช้ ได้ จริง

• [FLT: 0] เริ่มที่ขนาดเล็ก เริ่มด้วยชุดข้อมูลที่จัดการได้ และประเมินผลการทํางาน
• [FLT: 0] เพิ่มข้อมูล เพิ่มข้อมูลทีละขั้นและเพิ่มข้อมูล ดูเพิ่มที่โครงการวิกิ
• [FLT: 0]. prioriatize คุณภาพ: ข้อมูลเชิงรุกที่ถูกต้องและเป็นตัวแทนของโลกแห่งความจริง.
• [FLT: 0] ใช้ความรู้โดเมน: ความเชี่ยวชาญของเลเวเรชันในการระบุข้อมูลที่สําคัญ (FLT:1).