حجم البيانات يؤثر مباشرة على أداء النماذج، فكلما زادت كمية البيانات وتنوعها كان النموذج أكثر قدرة على تعلم الأنماط بدقة والتعميم على بيانات جديدة، بينما قلة البيانات قد تؤدي إلى ضعف الأداء أوOverfitting نتيجة حفظ النموذج للتفاصيل بدلًا من التعميم، ومع ذلك فإن البيانات الضخمة جدًا قد تتطلب موارد حسابية كبيرة ووقتًا أطول للتدريب، لذا التوازن بين الكمية والجودة هو العامل الأهم.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق