Bir makine öğrenimi modelinin ne tür zorluklarla karşılaşacağını açıklayın.
Makine öğrenimi modelleri, sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmeye çalışırken çeşitli zorluklarla karşılaşır. Bu zorluklar arasında yeterli veri kalitesi ve miktarını sağlama ihtiyacı, fazla uydurma riski, sınıf dengesizliği sorunu, boyutsallığın laneti, verilerde mevcut olan gürültü veya aykırı değerlerle başa çıkmadaki zorlukların yanı sıra, makine öğrenimi modellerinin genellikle heterojen, eksik ve durağan olmayan verileri işleyebilmesi gerekir. Ayrıca, makine öğrenimi modellerinin değişen girdileri sağlam bir şekilde işleyebilmesi gerekir özellikler ve eğilimler, ortamdaki değişimlere uyum sağlama ve çeşitli veri dağıtımlarına iyi genelleme.