Përshkruani sfidat e të mësuarit të thellë.
Sfidat e të mësuarit të thellë përfshijnë këto: 1. Përpunimi i të dhënave: nevoja për të përpunuar sasi të mëdha të të dhënave në mënyrë që të stërvitni saktësisht modelet e të mësuarit të thellë. 2. Kapaciteti i modelit: burime të kufizuara kompjuterike që mund të çojnë në modele me kapacitet të kufizuar të modelit. 3. Interpretimi: modelet e thella mund të prodhojnë rezultate që janë të vështira për t'u interpretuar dhe shpjeguar. 4. Mbipërfshirja: modelet e të mësuarit të thellë mund të bien në mbipërfshirje për shkak të grupeve të mëdha të të dhënave dhe strukturave komplekse. 5. Kosto të llogaritjes: modelet e të mësuarit të thellë kërkojnë burime të gjera kompjuterike që shpesh janë të kushtueshme. 6. Aftësia e kufizuar e përgjithësimit: ndërsa modelet e thella mund të arrijnë rezultate mbresëlluese në detyra specifike, ato mund të mos kenë aftësinë e përgjithësimit për t'u përshtatur me detyra të reja.