실제 작업 중소형 샘플은 샘플 용량이 30 미만인 샘플입니다. 쿼리 관련 공개 정보에 따르면 작은 샘플은 일반적으로 데이터 세트 크기가 상대적으로 작은 경우를 나타냅니다. 특히 작은 샘플은 총 데이터 수가 상대적으로 적은 경우 (예: 샘플 100 개 미만), 피쳐 수가 상대적으로 적거나 범주 수가 상대적으로 적은 경우를 의미할 수 있습니다. 기계 학습, 데이터 분석 등의 임무에서 작은 샘플 문제는 흔히 볼 수 있습니다. 일부 데이터는 수집하기가 어렵거나 비용이 많이 들기 때문입니다. 작은 샘플 문제를 처리하려면 데이터 향상, 마이그레이션 학습, 상호 검증 등의 특별한 방법이 필요합니다.