I modelli di machine learning affrontano una serie di sfide quando tentano di prevedere con precisione i risultati. Queste sfide includono la necessità di garantire una qualità e una quantità di dati sufficienti, il rischio di overfitting, il problema dello squilibrio di classe, la maledizione della dimensionalità, nonché le sfide nella gestione del rumore o dei valori anomali presenti all'interno dei dati. Inoltre, i modelli di machine learning devono essere in grado di elaborare dati spesso eterogenei, incompleti e non stazionari. Inoltre, i modelli di machine learning devono essere in grado di gestire in modo affidabile le mutevoli caratteristiche e tendenze di input, adattarsi ai cambiamenti nell'ambiente e generalizzare bene a diverse distribuzioni di dati.
Spiega che tipo di sfide dovrà affrontare un modello di machine learning.