Makine öğrenimi algoritmalarının sınırlamalarını listeler misiniz?
Makine öğrenimi algoritmalarının sınırlamaları arasında, algoritmaları eğitmek için büyük veri kümelerine olan ihtiyaç ve algoritmaların aşırı karmaşık hale geldiği ve eğitim veri kümesinin ötesine genelleme yapamadığı aşırı uyum potansiyeli yer alır. Ek olarak, algoritmalarda şeffaflık eksikliği belirli bir kararın neden verildiğini anlamayı ve işler planlandığı gibi gitmediğinde algoritmada hata ayıklamayı zorlaştırabilir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları hesaplama açısından pahalı olabilir ve büyük miktarda zaman ve kaynak gerektirebilir.