To produce sufficient accuracy in results with a low number of training data points, it is important to use an effective and efficient distribution of the training set, which is relatively problem dependent.
Rara producir resultados precisos, con un número bajo de puntos de entrada de datos a entrenar, es importante usar una distribución eficiente y efectiva de este conjunto, que relativamente está sujeto a problemas.