十分なAIトレーニングデータがない場合はどうなりますか？
特定のAIモデルを念頭に置いているが、トレーニングデータが十分でない場合は、最初に外れ値を削除し、転送と反復学習のセットアップをペアにして、機能を制限し、ユーザーがデータを追加し続けることができるようにセットアップをオープンソースにする必要があります。時間内に、徐々に、マシンをトレーニングします。 制限されたデータセットを最大限に活用するために、データ拡張と転送学習に関するアプローチに従うこともできます。