"데이터는 다다익선" 원칙이 적용되어, 데이터의 양이 많을수록 다양성 확보, 노이즈 감소, 과적합 방지, 복잡한 패턴 학습, 그리고 희귀 케이스 포착 등의 이점을 얻을 수 있습니다.

분류 태스크의 경우, 각 클래스당 최소 1,000개의 샘플이 기본적으로 필요하지만, 더 복잡한 문제일 경우 더 많은 데이터가 필요하다는 지침이 있습니다.

학습 데이터의 "적절한" 양은 프로젝트의 목적, 사용 기술, 복잡성, 품질 요구 사항, 기대 성능 등에 따라 다르며, 각 프로젝트의 요구 사항에 맞는 데이터 양을 확보하는 것이 중요합니다.

고품질의 사용자 맞춤형 데이터셋 구축에는 상당한 리소스가 필요하고, 데이터 수집 및 가공 전문 업체와 협력하면 데이터의 질과 신뢰성을 보장받을 수 있습니다.