少ないデーターで、AIの学習率をあげる！？

みなさんは、タイトルのような記事を見たことがありませんか？

実はこれ、ある意味間違っています。

少ないデーターで学習を行うことは、物理的に不可能なんです。

では、どのように学習させたらよいか？

再帰ループに似たような処理を行うことにより、通常の学習データーより遥かに少ない数で、学習が可能になるのです。

タイトルを正しく修正するなら、

「少ない学習回数で、AIの予測率を上げることができる。その結果として、少ないデーターで済む。」です。

詳しい説明をできないのは、残念ですが、

ヒントとして、

再帰ループに似た処理を、学習途中で盛り込むことにより、薄い学習部分を補うことができます。