Derin öğrenmenin zorluklarını listeleyin.
Derin öğrenmenin zorlukları şunları içerir:

1. Veri işleme: derin öğrenme modellerini doğru şekilde eğitmek için büyük miktarda veriyi işleme ihtiyacı.
2. Model kapasitesi: sınırlı bilgi işlem kaynakları sınırlı model kapasitesine sahip modellere yol açar.
3. Yorumlanabilirlik: derin modeller, yorumlanması ve açıklanması zor sonuçlar üretebilir.
4. Fazla uydurma: derin öğrenme modelleri, büyük veri kümeleri ve karmaşık yapılar nedeniyle fazla uydurmaya yenik düşebilir.
5. Hesaplamalı maliyetler: derin öğrenme modelleri, genellikle maliyetli olan kapsamlı bilgi işlem kaynakları gerektirir.
6. Sınırlı genelleme yeteneği: derin modeller, belirli görevlerde etkileyici sonuçlar elde edebilirken, yeni görevlere uyum sağlamak için genelleme yeteneğinden yoksun olabilir.