В чем заключаются ограничения использования обучения с учителем в современных задачах обработки данных?

Некоторые ограничения использования обучения с учителем в современных задачах обработки данных:

• Необходимость в большом объёме размеченных данных. 24 Сбор и разметка данных требуют значительных ресурсов и времени, что может быть дорого и сложно доступно для многих компаний. 2
• Неприменимость ко всем типам данных. 2 Обучение с учителем предполагает, что модель будет получать те же данные, что и обучающий набор данных. 2 Однако этот подход может оказаться неэффективным при работе с более сложными и неопределёнными данными и параметрами. 2
• Ограниченная адаптивность. 1 При изменении внешних условий модель может быстро устареть. 1 Чтобы поддерживать высокое качество работы, необходимо постоянно отслеживать изменения и регулярно обновлять модель. 1
• Предвзятость. 1 Модели могут перенимать и даже усиливать существующие в данных предубеждения. 1 Например, если система оценки резюме обучалась на исторических данных, где чаще нанимали мужчин, она может отдавать предпочтение кандидатам с аналогичным профилем — даже если это не имеет отношения к их реальной квалификации. 1
• Сложность распознавания новых и неизвестных паттернов. 2 Для такой задачи может быть сложно создать размеченные данные, так как правильные ответы могут быть неизвестны или субъективны. 2