回答編集履歴
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誤字の修正
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@@ -10,4 +10,6 @@
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もちろん多いほうが良いのですが、データが歯抜けだったり、実は中身が同じデータばかりであれば多いとはいえず、実運用の入力データを意識できるような、質を担保したデータを集めることが機械学習をするための泥臭い前処理であり、最も重要な部分だと思います
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機械学習屋
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機械学習屋がマエショリストと言われる所以もここにあります
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http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/12/17/201529
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誤字の修正
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@@ -1,4 +1,4 @@
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タスクに依りますが、F
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タスクに依りますが、FineTuning等の手法によって大量データで学習済のモデルを利用することができるため、
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例えば画像分類であれば1ラベル100-1000枚あれば上手くいく場合もあります（あくまで参考です）
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