لطفاً دو معایب استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین را ذکر کنید
** تفسیر محدود ** - الگوریتم های یادگیری ماشین اغلب به عنوان یک جعبه سیاه عمل می کنند و ممکن است درک اینکه چگونه مدل پیش بینی یا تصمیم گیری کرده است دشوار باشد. این بدان معنی است که بینش ارزشمندی در مورد روابط یا ارتباط داده ها ممکن است از دست برود، زیرا الگوریتم به سادگی پیش بینی یا تصمیم گیری را بدون ارائه هیچ توضیحی انجام می دهد. این عدم شفافیت و تفسیر می تواند باعث شود که کسب و کارها یا محققان برای تعیین اثربخشی مدل یا اعتبار نتایج دشوار باشند. ** مشکلات کیفیت و کمیت داده ها ** - الگوریتم های یادگیری ماشین به شدت به کیفیت و کمیت داده های ارائه شده برای آموزش مدل بستگی دارد. کیفیت ضعیف داده ها، مانند داده های نادرست، ناسازگار یا نامربوط، می تواند منجر به پیش بینی ها و تصمیمات نادرست شود. به همین دلیل داشتن داده های با کیفیت و معتبر قبل از آموزش مدل شما بسیار مهم است. اگر داده های موجود به اندازه کافی وجود نداشته باشد،