In practice, whenever a model is being trained, there is a lot of effort that goes in analyzing the model and the properties of the data. This whole thing is an iterative process and the machine learning practitioner needs to view this with a complete picture. Secondly, if there is less data, we can downscale the model, which isn’t desirable. We need to come up with ways to enlarge the dataset somehow or use unsupervised techniques.
En pratique, chaque fois qu’un modèle est entraîné, de nombreux efforts sont déployés pour analyser le modèle et les propriétés des données. Il s’agit d’un processus itératif nécessitant d’avoir une vue d’ensemble de la situation. Deuxièmement, s’il y a moins de données, nous pouvons réduire l’échelle du modèle, ce qui n’est pas souhaitable. Nous devons trouver des moyens d’élargir le jeu de données d’une manière ou d’une autre ou utiliser des techniques non supervisées.