Когда дело касается машинного обучения, Big Data считается ключевым фактором для успешных проектов. Однако часто возникает проблема нехватки данных. Работа с небольшими наборами данных может быть сложной, и построить эффективную нейросеть на таких данных аналогично попытке проехать 1000 километров на внедорожнике с одним литром бензина. В этой статье мы предоставим семь советов, как улучшить модели машинного обучения при работе с ограниченными данными.