ביטע צושטעלן צוויי דיסאַדוואַנטידזשיז פון ניצן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז
1. ** לימיטעד ינטערפּרעטאַביליטי ** - מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אָפט אַקט ווי אַ שוואַרץ קעסטל און עס קען זיין שווער צו פֿאַרשטיין ווי דער מאָדעל האט געמאכט אַ פּראָגנאָז אָדער באַשלוס. דעם מיטל אַז ווערטפול ינסייץ אין דאַטן באציונגען אָדער קאָראַליישאַנז קען זיין פאַרפאַלן, ווייַל די אַלגערידאַם פשוט מאכט פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז אָן אַ דערקלערונג. דער מאַנגל פון דורכזעיקייַט און ינטערפּריטיישאַן קענען מאַכן עס שווער פֿאַר געשעפטן אָדער ריסערטשערז צו באַשליסן די יפעקטיוונאַס פון די מאָדעל אָדער די גילטיקייַט פון די רעזולטאַטן. 2. ** דאַטן קוואַליטעט און קוואַנטיטי ישוז ** - מאַשין לערנען אַלגערידאַמז רילייז שווער אויף די קוואַליטעט און קוואַנטיטי פון די דאַטן צוגעשטעלט צו באַן די מאָדעל. נעבעך דאַטן קוואַליטעט, אַזאַ ווי ומפּינקטלעך, סתירה אָדער ירעלאַוואַנט דאַטן, קענען פירן צו ומפּינקטלעך פֿאָרויסזאָגן און דיסיזשאַנז. דאָס איז וואָס עס איז ינקרעדאַבלי וויכטיק צו האָבן גוט קוואַליטעט און ריכטיק וואַלאַדייטאַד דאַטן איידער טריינינג דיין מאָדעל. אויך, אויב עס איז נישט גענוג דאַטן בנימצא, דער מאָדעל קען זיין אָוווערפיטעד צו די יגזיסטינג דאַטן און קען נישט גענעראַליזירן געזונט צו נייַע דאַטן אָדער סיטואַטיאָנס.