Le principali sfide dell'utilizzo dell'apprendimento automatico includono l'ottenimento di dati di alta qualità, lo sviluppo di modelli accurati e la gestione della complessità, nonché questioni etiche come la privacy e l'equità. La qualità dei dati è particolarmente importante per il successo dei modelli di apprendimento automatico: i modelli devono essere addestrati su un set di dati ampio e diversificato di qualità sufficiente per produrre risultati accurati. Inoltre, la complessità e le considerazioni etiche devono essere prese in considerazione durante lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning.
Discutere le sfide dell'utilizzo di Machine Learning