Некоторые преимущества машинного обучения в автоматическом распознавании языков:

• Обработка больших объёмов данных. 2 Машинное обучение позволяет определить закономерности, которые часто ускользают от человеческого восприятия. 2
• Автоматизация рутинных задач. 2 Алгоритмы обрабатывают устную речь, преобразуя её в текст или выполняемые команды. 2
• Возможность обрабатывать разнообразные форматы данных. 2 Машинное обучение применяется в машинном переводе, анализе текстов и других аспектах обработки естественного языка. 4

Некоторые недостатки машинного обучения в автоматическом распознавании языков:

• Зависимость от качества и количества данных. 2 Чем сложнее задача, тем больше данных нужно, чтобы её решить. 5
• Затраты и трудности на этапе подготовки данных. 2 Например, для некоторых языков сложно получить хорошо размеченные данные. 3
• Высокая стоимость и ресурсоёмкость внедрения. 2 Без достаточного объёма данных внедрение может быть дорогим и требовать много ресурсов. 2
• Сложность интерпретации результатов. 2 Для решения неопределённости может потребоваться участие квалифицированного специалиста. 2
• Атаки на модели машинного обучения. 3 Например, модель может ошибаться, если в тестовой выборке создать помехи, которые незаметны человеческому глазу. 3