Quali sono le difficoltà del deep learning?
¿Cuáles son los desafíos que plantea el aprendizaje profundo?
Poiché il deep learning è una tecnologia relativamente nuova, alcune difficoltà derivano dalla sua implementazione pratica.
Grandi quantità di dati di alta qualità
Gli algoritmi di deep learning forniscono risultati migliori quando vengono addestrati su grandi quantità di dati di alta qualità. I valori anomali o gli errori nel set di dati di input possono influire in modo significativo sul processo di deep learning. Ad esempio, nel nostro esempio di immagini di animali, il modello di deep learning potrebbe classificare un aereo come tartaruga se immagini non di animali venissero accidentalmente introdotte nel set di dati.
Per evitare tali imprecisioni, prima di poter addestrare modelli di deep learning è necessario pulire ed elaborare grandi quantità di dati. La pre-elaborazione dei dati di input richiede grandi quantità di capacità di archiviazione di dati.
Grande potenza di elaborazione
Gli algoritmi di deep learning richiedono una elaborazione intensiva e un'infrastruttura con capacità di calcolo sufficiente per funzionare correttamente altrimenti impiegheranno molto tempo per elaborare i risultati.
Dado que el aprendizaje profundo es una tecnología relativamente nueva, surgen ciertos retos a la hora de aplicarla de forma práctica.
Grandes cantidades de datos de alta calidad
Los algoritmos de aprendizaje profundo arrojan mejores resultados cuando se entrenan con grandes cantidades de datos de alta calidad. Los valores atípicos o los errores en el conjunto de datos de entrada pueden repercutir significativamente en el proceso de aprendizaje profundo. Por ejemplo, en nuestro ejemplo de imágenes de animales, el modelo de aprendizaje profundo podría clasificar un avión como una tortuga si se introdujeran accidentalmente imágenes distintas a las de animales en el conjunto de datos.
Para evitar estas imprecisiones, es necesario limpiar y procesar grandes cantidades de datos antes de entrenar los modelos de aprendizaje profundo. El procesamiento previo de los datos de entrada requiere una gran capacidad de almacenamiento de datos.
Gran potencia de procesamiento
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren un uso intensivo de la computación y una infraestructura con suficiente capacidad de computación para funcionar correctamente. De otro modo, tardan mucho en procesar los resultados.