Përshkruani kufizimet e algoritmeve të të mësuarit të makinës?
Kufizimet e algoritmeve të të mësuarit të makinës përfshijnë nevojën për grupe të mëdha të të dhënave për të trajnuar algoritmet dhe potencialin për mbipërshtatje, ku algoritmet bëhen tepër komplekse dhe nuk janë në gjendje të gjeneralizohen përtej grupit të të dhënave të trajnimit. Përveç kësaj, mungesa e transparencës në algoritmet mund ta bëjë të vështirë të kuptohet pse është marrë një vendim i caktuar dhe të debugohet algoritmi kur gjërat nuk shkojnë siç është planifikuar. Për më tepër, algoritmet e të mësuarit të makinës mund të jenë llogaritësisht të kushtueshme dhe kërkojnë një sasi të madhe kohe dhe burimesh.