 רשימה די לימיטיישאַנז פון מאַשין לערנען אַלגערידאַמז?
מאַשין לערנען אַלגערידאַמז האָבן עטלעכע לימיטיישאַנז, אַרייַנגערעכנט: 1. דאַטאַ קוואַליטי: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען בלויז ווי גוט ווי די דאַטן זיי זענען טריינד אויף. אויב די דאַטן זענען פון נעבעך קוואַליטעט, בייאַסט, סתירה אָדער כּולל ערראָרס, דער מאָדעל וועט לערנען פון די ערראָרס און פּראָדוצירן ומפּינקטלעך פֿאָרויסזאָגן. 2. גענעראַליזאַטיאָן: מאל מאַשין לערנען מאָדעלס זענען טריינד אויף ספּעציפיש דאַטאַסעץ און קען נישט דורכפירן גוט ווען איר טרעפן נייַע דאַטן אָדער סינעריאָוז. דאָס קען זיין רעכט צו אָוווערפיטטינג, ווו דער מאָדעל איז צו קאָמפּליצירט און פּערפאָרמז געזונט אויף די טריינינג דאַטן, אָבער קען נישט דזשענערייט צו נייַע דאַטן. 3. ינטערפּרעטאַביליטי: פילע מאַשין לערנען מאָדעלס קענען זיין שווער צו טייַטשן און פֿאַרשטיין, ספּעציעל קאָמפּלעקס מאָדעלס אַזאַ ווי טיף נעוראַל נעטוואָרקס. דאָס קען מאַכן עס שווער צו דערקלערן ווי דער מאָדעל מאכט זיין פֿאָרויסזאָגן און קענען באַגרענעצן זיין נוציקייט אין זיכער אַפּלאַקיישאַנז. 4. פאָרורטייל: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען זיין בייאַסט אויב די טריינינג דאַטן זענען בייאַסט. דאָס קען רעזולטאַט אין דיסקרימינאַטאָרי אַוטקאַמז און פּערפּעטשאַווייט יגזיסטינג בייאַסיז אין די דאַטן. 5. נויט פֿאַר גרויס אַמאַונץ פון דאַטן: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אָפט דאַרפן גרויס אַמאַונץ פון דאַטן צו פּראָדוצירן פּינטלעך רעזולטאַטן. דאָס קען זיין אַ באַגרענעצונג פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז מיט קליין אָדער לימיטעד דאַטאַסעץ. 6. ריסאָרס אינטענסיווע: טראַינינג מאַשין לערנען מאָדעלס קענען זיין מיטל-אינטענסיווע, ריקוויירינג באַטייטיק קאַמפּיוטינג מאַכט און סטאָרידזש. דאָס קען זיין אַ באַגרענעצונג פֿאַר זיכער אַפּלאַקיישאַנז אָדער אָרגאַנאַזיישאַנז. 7. רעקווירעס מענטש עקספּערטיז: כאָטש מאַשין לערנען איז אָפט געשילדערט ווי אַ גאָר אָטאַנאַמאַס פּראָצעס, עס טאַקע ריקווייערז מענטש עקספּערטיז צו פּלאַן און פיין-טון די מאָדעל, אויסקלייַבן די רעכט אַלגערידאַם און טייַטשן די רעזולטאַטן.