何件必要？

2024年6月8日

適切なモデルをトレーニングするには、多くの教師データが必要ですが、具体的な必要な件数は問題に依存します。一般的な経験則では、数千から数万件のラベル付きサンプルがあれば、比較的良好な結果を得ることができます。ただし、データの複雑さや異なるカテゴリの数、特徴量の多様性など、さまざまな要因が影響します。問題の難易度やモデルの性能に応じて、必要なデータ量は異なります。実際のプロジェクトでは、いくつかのデータサンプルで試し、必要なデータ量を確認することが重要です。