human
何が良いAIモデルを作るのですか？より多くのデータがより良いモデルに等しくなりますか、それとも少量のデータがより良いモデルに等しくなりますか？それは両方のバランスですか？
gpt
通常、データが多いほど、AIは良くなりますが、そのような方法には生態学的な影響があります。
モデルをトレーニングするには、内部重量を調整するために、多くのコンピューティング能力が必要です。
それが、データの品質が重要である理由です。同じ量のデータでは、より良いデータセットが勝つAIが勝ちます。

AIの列車を改善しようとしている企業はたくさんあります。Nvidiaはコンポーネントを改善しようとしています
AIをトレーニングするための価格を引き下げようとしているため、産業におけるAIの一般化のために
GTCで発表された新しいクラウドコンピューティングサービス。

トレーニングを改善する新しい方法は、今のところ世界中で開発されています。未来が来ています。
human
合成データ生成はどうですか？スモートのように？データをノイズにした場合、どのように機能しますか？
gpt
合成マイノリティオーバーサンプリング手法（SMOTE）は、既存のデータポイントの線形組み合わせを最近隣接するものと組み合わせて、少数派クラスの新しい合成トレーニングデータを生成します。これは必ずしもトレーニングデータをよりノイズが大きくなるわけではありません。新しい合成データポイントの品質は、トレーニングデータの構造に依存します。
human
どのような状況下で、Smoteと実際のデータを使用したいですか？