一是縮短大小實體之間的AI能力差距。
由於不同機構收集、存儲和處理數據的能力差異很大，富人(如大型科技公司)與窮人之間的差距正在擴大。利用小數據構建人工智能系統，可以大大降低中小企業進入人工智能的障礙，降低傳統企業項目的研發時間和成本，成為數萬個商業項目的重要突破。
二是促進數據匱乏領域的發展。
對於許多亟待解決的問題，如為沒有電子健康記錄的人構建預測疾病風險的算法，或預測活火山突然爆發的可能性，可用數據很少或根本不存在。
小數據方法通過提供原則來處理數據或缺乏數據。它可以利用標記數據和未標記數據從相關問題轉移知識。小數據還可以利用少量數據點創建更多的數據點，利用相關領域的先驗知識，或者通過構建模擬或編碼結構假設leasing system。
三是避免髒數據問題。
小數據方法可以讓對髒數據感到厭煩的大型機構受益。無數髒數據需要大量的人力物力來清理數據，可以通過標記和排序來淨化。在小數據方法中，自動生成標簽更容易處理大量未標記的數據。根據相關數據集、結構化模型和合成數據，遷移學習、貝葉斯據問題的規模。
第四，減少個人數據的收集。
世界各國都出台了個人數據保護政策法規。小數據方法可以大大減少個人數據的收集。通過合成數據或使用模擬訓練算法，使機器更容易學習，使人們不再擔心大規模收集、使用或披露消費者數據。
青少年抑鬱情緒恢複，家長才算是主要的愈療者
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