Le sfide del deep learning includono quanto segue: 1. Elaborazione dei dati: la necessità di elaborare grandi quantità di dati per addestrare accuratamente i modelli di deep learning. 2. Capacità del modello: risorse di calcolo limitate che possono portare a modelli con capacità del modello limitata. 3. Interpretabilità: i modelli profondi possono produrre risultati difficili da interpretare e spiegare. 4. Overfitting: i modelli di deep learning possono soccombere all'overfitting a causa di grandi set di dati e strutture complesse. 5. Costi computazionali: i modelli di deep learning richiedono ampie risorse computazionali che sono spesso costose. 6. Capacità di generalizzazione limitata: sebbene i modelli profondi possano ottenere risultati impressionanti su compiti specifici, potrebbero non avere la capacità di generalizzazione per adattarsi a nuovi compiti.
Elenca le sfide del deep learning.