En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Liste opp utfordringene med dyp læring. [/INST] Utfordringene med dyp læring inkluderer følgende:

1. Data prosessering: behovet for å behandle store mengder data for å trene dyp læring modeller nøyaktig.
2. Modellkapasitet: begrensede datamaskinressurser som kan føre til modeller med begrenset kapasitet.
3. Tolkningsbarhet: dype modeller kan produsere resultater som er vanskelige å tolke og forklare.
4. Overtilpasning: dyp læring modeller kan bli utsatt for overtilpasning på grunn av store datasett og komplekse strukturer.
5. Beregningskostnader: dyp læring modeller krever omfattende beregningsressurser som ofte er kostbare.
6. Begrenset generaliserings evne: mens dype modeller kan oppnå imponerende resultater på spesifikke oppgaver, kan de mangle generaliserings evnen til å tilpasse seg nye oppgaver.