- 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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訓練AI 數據集
- 機器學習神經網絡進步使我們能夠處理越來越大量儲存資料。傳統方法是將數據傳輸到算法設備，但是這種移動巨量數據（高達 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數據儲存位置處理數據的想法引起了很多關注。本文研究了計算儲存理論和實踐，以及如何使用計算儲存處理器 (CSP) 為許多計算密集型任務提供硬件加速和更高性能，而不會給主機處理器帶來大量負擔。數據集崛起近年來，神經網絡算法在汽車、工業、安全和消費等應用中使用顯著增加?；谶吘壩锫摼W傳感器通常只處理少量數據，因此所使用算法占用很
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