- 训练人工智能 （AI） 算法需要大型数据集，而且它们可能很昂贵。那么，多少数据才足够呢？问题的复杂性、模型的复杂性、数据的质量以及所需的准确性水平主要决定了这一点。数据增强技术可以增加数据集的大小，而学习曲线分析可以确定何时优化了训练结果。问题复杂性是影响所需数据集大小的一个主要因素。图像识别很复杂，并且需要比简单图像分类更大的训练数据集。此外，具有更多特征的问题需要更多的训练示例来学习所有可能的关系。模型复杂性也很重要，具有更多参数的深度学习模型可能需要非常大的数据集才能进行有效学习。一个常见的经验法则
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训练AI 数据集
- 机器学习神经网络进步使我们能够处理越来越大量储存资料。传统方法是将数据传输到算法设备，但是这种移动巨量数据（高达 1 PB）以供可能只有几十兆位元算法来进行处理真的有意义吗？因此，在靠近数据储存位置处理数据的想法引起了很多关注。本文研究了计算储存理论和实践，以及如何使用计算储存处理器 (CSP) 为许多计算密集型任务提供硬件加速和更高性能，而不会给主机处理器带来大量负担。数据集崛起近年来，神经网络算法在汽车、工业、安全和消费等应用中使用显著增加。基于边缘物联网传感器通常只处理少量数据，因此所使用算法占用很
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