Was ist die Mindestgröße von Datensätzen, die eine hohe Genauigkeit beim maschinellen Lernen erhalten?

Question

Ich versuche, eine App zu machen, die ein Bild von Blume erhält und es identifiziert.

Ich dachte maschinelles Lernen zu verwenden, aber als ich nach Datensätzen suchte, fand ich nur Datensätze, die höchstens 700 Bilder pro Blume enthielten. Ich habe verstanden, dass es nicht genug ist, gute Ergebnisse zu erzielen.

Kennt jemand einen größeren Datensatz? Und was ist die Mindestgröße von Datensätzen, die eine hohe Genauigkeit beim maschinellen Lernen erreichen?

Machst du das, dass es besser ist, diese App in der Bildverarbeitung statt ML?

Answer 1

Zunächst einmal, auf welcher Grundlage sagen Sie, dass 700 Bilder von jeder Blume nicht gut genug Ergebnisse liefern? Ich fühle, dass es gut genug für ein anständiges Modell ist.

Es gibt keine Möglichkeit, die minimale Größe des Datensatzes anzugeben. Der einzige Weg, um zu wissen, ob Sie genügend Daten haben, besteht darin, die Trainingsdaten in 70% -30% (abhängig) Trainingsdaten und Testdaten zu unterteilen und dann ein Modell zu trainieren und die Genauigkeit des Modells mit Trainingsdaten und Testdaten zu vergleichen . Wenn dies zufriedenstellend ist (abhängig von der Anwendung), bedeutet dies, dass Sie genügend Daten für diese Anwendung haben. Im Folgenden finden Sie eine Verknüpfung einer Implementierung von CNN und MLP für dasselbe Problem, das Sie lösen möchten. Hoffe das hilft.

https://www.kaggle.com/olgabelitskaya/the-dataset-of-flower-images