Некоторые основные аспекты, которые необходимо учитывать при выборе набора данных для машинного обучения:

• Соответствие цели задачи. 1 Каждая задача машинного обучения требует уникального типа данных. 1 Важно определить, какие данные нужны: изображения, текст, аудио, видео или таблицы. 1
• Размер датасета. 1 Объём данных играет ключевую роль. 1 Небольшие датасеты могут привести к недостаточному обучению модели, а слишком большие — потребовать значительных вычислительных ресурсов. 1
• Качество данных. 1 Качество данных напрямую влияет на производительность модели. 1 Нужно обратить внимание на наличие шумов (неправильные метки, повреждённые изображения, неоднозначные данные), пропуски данных (пустые значения могут потребовать дополнительной обработки) и однородность (данные должны быть согласованы по формату). 1
• Репрезентативность. 1 Данные должны отражать все ключевые аспекты реального мира, чтобы модель могла успешно обобщать и применять свои знания. 1 Репрезентативность означает, что данные включают все возможные сценарии использования модели. 1
• Баланс классов. 1 В задачах классификации важно обеспечить равномерное распределение данных между классами. 1
• Сложность модели. 2 Чем больше весов в модели, тем больше требуется данных обучения. 2

Выбор подходящего набора данных для машинного обучения — ключевой этап, который определяет успех проекта. 1 Некорректный или некачественный набор данных может привести к снижению точности модели и ошибкам. 1