数据集的规模和复杂性因应用场景而异。例如，用于训练简单机器学习模型的数据集可能规模较小，而用于复杂深度学习模型的数据集则可能包含数百万甚至数十亿个数据点。无论规模大小，一个优质的数据集都应能全面代表其应用场景的问题空间。
深度学习模型特别适合处理大型复杂的数据集。这些模型能够学习和识别数据中的复杂模式，并可应用于各种数据处理和分析任务中。例如，深度学习模型可以在图像、音频和文本等不同类型的数据上训练和应用。
尽管如此，大数据并不一定等同于高质量的数据集。挑战同样存在，例如确保数据的代表性和防止数据偏见的问题同样值得重视。除此之外，对数据隐私和问题的关注也是不可或缺的。
差分隐私则是一种保护隐私的技术。通过在数据中添加噪声来保护个体隐私的同时仍然能提取有用的信息。