在机器学习和深度学习领域，算法接收的数据量是影响模型性能的关键因素之一。然而，在任何机器学习或深度学习问题中，都不可能拥有足够的数据来精确训练模型。在这种情况下，如何在数据有限的情况下处理问题而不损失准确性变得尤为重要。本文将讨论一些非常有用的策略，这些策略依赖于数据的行为和数据类型，用于训练机器学习和深度学习模型时数据有限的情况。
未标记数据是机器学习中没有定义任何目标属性的数据类型，意味着会有训练和测试数据集，但条件变量将缺失。处理这类数据，有很多选项可以应用，以下是一些讨论的策略：
1. 用户定义标签：在这种策略中，用户或领域专家使用他们各自的领域知识，通过逐个观察来标记数据。这种策略在处理未标记数据时可能非常高效，但需要大量的人力和时间。
2. 使用相关数据集：在这种方法中，寻找具有与有限数据相同特征的相关数据集来处理未标记的数据集。一旦找到类似的数据集，就使用该数据集来标记有限的数据。
3. 用户标签增强：在这种方法中，使用用户定义的标签来标记数据集。在这里，领域专家为数据集定义品牌，并标记有限观察的一部分，通过增强领域专家定义的标签来完成数据集的不同标记。（半监督方法）
4. 嵌入方法：在这种方法中，标签和数据被转换为向量，然后根据它们的向量表示对类似的观察进行分类。嵌入方法是处理未标记数据的最有效解决方案，因此被广泛使用。
标记数据大多已标记并定义了目标列，意味着这种类型的数据既有独立列也有条件列。有限的数据是训练机器学习和深度学习模型以更好准确性的最大挑战之一。然而，仍然有一些方法可以妥善处理这种挑战。
可以将机器学习和深度学习算法主要分为四部分：
浅层和中等深度神经网络不是设计得很深且没有很多隐藏层和神经元的深度学习网络类型。实验证明，传统和浅层深度神经网络是算法性能在输入一定量数据后趋于恒定的类型，这意味着它们可以轻松地在有限信息上使用。另一方面，深度神经网络是数据密集型神经网络，当向算法输入更多数据时表现更好，但在有限数据问题的情况下，不能有效地使用它们。
1. 基于树的算法：处理有限标记数据时，可以使用基于树的算法来训练准确的机器学习模型。由于基于树的算法是非参数算法的一种，决策树和其他基于树的算法可以在这里使用。这些算法有时在有限数据集上的表现优于深度学习网络，并且能够提供准确的结果。
2. 集成方法：集成方法是有史以来表现最好的机器学习方法之一。在这种方法中，使用多个机器学习算法并将它们集成以提供最终结果。集成方法可以在这里用于处理有限类型的标记数据。
3. 浅层神经网络：如上所述，深度神经网络是数据密集型神经网络，当向算法输入更多数据时表现更好。相反，浅层深度神经网络是算法性能在输入一定量数据后趋于恒定的算法。可以使用浅层神经网络来处理有限标记数据。如果调整得当且数据的行为有利于神经网络训练，外部网络的性能将比以往任何时候都更好。
在本文中，讨论了几种处理有限数据集的策略；讨论了处理有限标记和未标记数据集的不同方法。了解这些策略将有助于有效处理有限数据，并能够在有限数据上实现更高的准确性。