Почему глубокое обучение считается самым сложным методом машинного обучения?

Глубокое обучение считается сложным методом машинного обучения по нескольким причинам:

• Необходимость в большом объёме данных. getcompass.ru neurohive.io Для обучения нейросети нужно собрать огромное количество информации из-за большого количества характеристик. getcompass.ru Если подходящих данных мало, это становится препятствием. getcompass.ru
• Потребность в высоких вычислительных мощностях. getcompass.ru stfalcon.com Глубокое обучение требует серьёзных вычислительных ресурсов, включая специализированное оборудование, например, графические процессоры. getcompass.ru stfalcon.com
• Сложность понимания. getcompass.ru Часто сложно понять, почему модель сделала тот или иной выбор. getcompass.ru
• Риск переобучения. getcompass.ru Существует опасность, что модель «запомнит» данные, на которых обучалась, и будет плохо работать с новой информацией. getcompass.ru
• Управление непрерывными входными данными. stfalcon.com Специалистам приходится адаптировать свои алгоритмы глубокого обучения, чтобы нейронные сети могли обрабатывать большие объёмы непрерывных входных данных. stfalcon.com