Плохие данные – плохие результаты
Еще один парадоксальный вывод, который становится очевидным при работе с искусственными нейросетями. Приблизительно 80% рабочего времени тратится на подготовку данных. Для того, чтоб добиться более-менее адекватного результата от модели, нужно как следует покорпеть над качеством и структурой информации, которая будет служить субстратом для обучения. Любопытно и то, что, порой, лишь маленькие отклонения ведут к очень плохим результатам. Именно та легкость, с которой можно все испортить, приводит к мысли, что абсолютно идентичная ситуация и с мозгом человека, и с информацией в него попадающей. Не нужно лениться лишний раз подумать что, в какой последовательности, и кому преподавать. Естественно, что нужно брать во внимание индивидуальные психофизиологические особенности, и текущий уровень знаний. Одним информацию нужно подавать маленькими кусочками, в виду темперамента и быстрой утомляемости нервной системы, другим, более усидчивым и покладистым – куски побольше. Но для успешного развития структура данных должна подходить к способностям как ключ к замку. В противном случае работа будет лишь бесполезной тратой времени и сил.