Le tecniche di deep learning in genere richiedono la maggior parte dei dati per essere efficaci, poiché sono progettate per elaborare una grande quantità di informazioni per costruire modelli più accurati. Ciò è in contrasto con le tradizionali tecniche di apprendimento automatico, che richiedono quantità di dati relativamente ridotte e possono ottenere buoni risultati per problemi più semplici.
Quale tecnica in genere richiede la maggior parte dei dati per essere efficace?