걍해보면암 ㅋㅋ

질보단 양을 밝히는 대기업 취직에 도움됨.

그게 참 문제가 많습니다.

제가 인공지능 학과로 이제 전과해서 더 자세한 지식은 아직 잘 모르긴 합니다만...
제 짧은 지식으로는
1. 정형화되고 중복된 데이터 같은 것들이 필터링이된 데이터가 많으면 좋다는 것이고
이게 또 학습 방식에 따라 어떤 모델을 만들려고 하는지에 따라 다릅니다
2. 데이터가 있는 대로 추가학습만 계속 한다고 좋은 것은 아닙니다만 완전 다른 새로운 데이터는 추가되면 좋을 수는 있습니다. 이것도 만들려는 모델에 따라서 다릅니다
3. 어떠한 분야에 특화된 모델을 만들려고 하는 것이 아닌가 하고 추측해봅니다
4. 원본모델에 추가적인 학습을 시키는 것을 fine tuning이라고 합니다 만 이경우 과적합 현상이 없고 새로운 분야 즉 데이터로 학습시킨 정보가 질이 좋다면 더 좋은 모델을 만들 수 있습니다.
정도인 것 같습니다.

그리고 실질적으로 같은 데이터라도 어떠한 환경에서 하는지에 따라 영향을 받고, 운도 존재하긴 합니다 만 같은데이터로 반복적인 학습을 하면 평균적인 데이터가 나올거라고 생각은 합니다