人工智能AI面试题-8.1深度学习的⻛风控模型，从经验上看，样本量量⼤大概要多少

8.1深度学习的⻛风控模型，从经验上看，样本量量⼤大概要多少 条啊？

深度学习的风控模型需要多少数据样本呢？🤔 这就像是在编程中问一个常见的问题：你的算法需要多大的内存才能运行良好？ 事实上，不同的深度学习模型对数据样本量的需求各不相同，就像不同的算法对内存需求不同一样。而且，不仅需要考虑样本量，还需要考虑其他因素，就像在编程中不仅需要考虑内存，还需要考虑算法的复杂度一样。 举个例子，对于循环神经网络（RNN）模型，它通常需要较长的序列长度才能更好地捕捉时间依赖关系，通常至少需要12个月以上的序列数据。而就像在编程中，一个需要大内存的算法在小内存上运行效果可能会很差，深度学习模型也需要足够的数据来发挥其性能。 粗略来说，对于深度学习的风控模型，通常来说，五万条以上的数据样本会得到较好的效果，但具体的情况还取决于模型的类型和数据的特点，就像在编程中，算法的内存需求取决于算法的复杂性和数据的规模一样。因此，在构建深度学习的风控模型时，需要根据具体情况来确定合适的数据样本量，就像在编程中选择合适的内存大小一样。