解答：
④データが極端に少ない場合は,ディープラーニング以外のアプローチを検討する方が良い場合がある.
理由: ディープラーニングは通常、大量のデータが必要な手法です。データが極端に少ない場合、ディープラーニングモデルが適切に学習するための情報が不足するため、過学習のリスクが高まります。このような状況では、よりデータ効率の良い他の機械学習手法を検討する方が実用的です。
他の選択肢について： ① 教師なし学習はデータがラベル付けされていない場合に有効ですが、データ量が少ない場合の解決策ではありません。
② 「バーニーおじさんのルール」という経験則は存在しません。
③ 一般的に、機械学習モデルのパラメータ数が増えるほど、必要なデータ量も増える傾向があります。
