Cila nga këto është një mangësi e përdorimit të modeleve të të mësuarit të thellë?
Një nga disavantazhet kryesore të përdorimit të modeleve të të mësuarit të thellë është sasia e madhe e të dhënave dhe fuqia e llogaritjes e nevojshme për të trajnuar modelet në mënyrë efektive. Modelet e të mësuarit të thellë kërkojnë sasi të mëdha të të dhënave për të arritur performancë të mirë dhe kërkojnë GPU të fuqishme për trajnim i cili mund të jetë kohë-përdorës dhe i shtrenjtë. Gjithashtu, modelet e të mësuarit të thellë janë të vështira për t'u interpretuar, kështu që mund të jetë e vështirë të kuptohet pse modeli po bën parashikime të caktuara. Për më tepër, modelet e të mësuarit të thellë mund të vuajnë nga mbipërshtatja ose të kenë probleme në përgjithësimin e të dhënave të reja. Së fundmi, modelet e të mësuarit të thellë janë të ndjeshme ndaj shembujve kundërshtues dhe mund të mashtrohen lehtësisht, duke i bërë ato të ndjeshme ndaj sulmeve me qëllim të keq.