✅Почему иногда имеет смысл обучать модель не на всех доступных данных
Интуитивно кажется, что больше данных — всегда лучше. Но в некоторых случаях использование всего набора данных может быть неэффективным или даже вредным:
1⃣Переизбыток одинаковых примеров может привести к смещению модели в сторону часто встречающихся паттернов и заглушить редкие, но важные случаи.
2⃣Шумные или устаревшие данные могут ввести модель в заблуждение, особенно если данные собирались в разное время или из разных источников.
3⃣При прототипировании или отладке модели обучение на подмножестве экономит ресурсы и ускоряет эксперименты.
Выборка «умных» подмножеств (например, стратифицированных или репрезентативных) может дать почти то же качество — но быстрее и устойчивее.
✅Почему иногда имеет смысл обучать модель не на всех доступных данных
Интуитивно кажется, что больше данных — всегда лучше. Но в некоторых случаях использование всего набора данных может быть неэффективным или даже вредным:
1⃣Переизбыток одинаковых примеров может привести к смещению модели в сторону часто встречающихся паттернов и заглушить редкие, но важные случаи.
2⃣Шумные или устаревшие данные могут ввести модель в заблуждение, особенно если данные собирались в разное время или из разных источников.
3⃣При прототипировании или отладке модели обучение на подмножестве экономит ресурсы и ускоряет эксперименты.
Выборка «умных» подмножеств (например, стратифицированных или репрезентативных) может дать почти то же качество — но быстрее и устойчивее.
