<prompt> Orodhesha changamoto za kujifunza kwa kina.  <response>: 1. Mahitaji makubwa ya seti ya data: Kujifunza kwa kina kunahitaji kiasi kikubwa cha data ili kutoa mafunzo kwa ufanisi. Upatikanaji wa data yenye lebo ya ubora wa juu ni changamoto kubwa linapokuja suala la kuunda miundo thabiti ya kujifunza kwa kina. 2. Nguvu ya kukokotoa: Miundo ya kujifunza kwa kina inaweza kuwa changamano sana na mamilioni ya vigezo, na kusababisha hitaji la rasilimali muhimu za kukokotoa. Kufunza miundo ya ujifunzaji wa kina inaweza kuchukua wakati na kwa kina kikokotozi. 3. Asili ya kisanduku cheusi: algoriti za kujifunza kwa kina mara nyingi hurejelewa kama visanduku vyeusi kwa kuwa utendakazi wao wa ndani haueleweki kabisa kwa wasanidi, jambo ambalo hufanya iwe changamoto kuelewa kwa usahihi jinsi algoriti kama hizo hufanya maamuzi yao. 4. Kutoshea kupita kiasi: Miundo ya kujifunza kwa kina, hasa zile zilizo na vigezo vingi, huwa na uwezekano wa kutoshea kupita kiasi, ambayo ina maana kwamba zinaweza kufanya vyema kwenye data ya mafunzo lakini vibaya kwenye data mpya. 5. Ugumu katika uboreshaji: Miundo ya kujifunza kwa kina ni vigumu kuboresha kwa sababu ya hyperparameta nyingi ambazo lazima ziwekwe kwa usahihi ili kufikia utendaji wa juu. 6. Ukosefu wa uhamishaji: Mifumo ya kujifunza kwa kina iliyofunzwa kwenye kazi moja si mara zote inayoweza kuhamishwa kwa urahisi kwa kazi tofauti, na hivyo kufanya iwe changamoto kutumia miundo iliyofunzwa awali kwa matatizo mapya. 7. Mashambulizi ya adui: Miundo ya kujifunza kwa kina inaweza kushambuliwa na maadui, ambapo misukosuko midogo kwenye data ya ingizo inaweza kusababisha muundo kufanya ubashiri usio sahihi. 