Некоторые ограничения использования обучения с учителем в современных задачах обработки данных:
Необходимость в большом объёме размеченных данных. sberbs.ru tenchat.ru Сбор и разметка данных требуют значительных ресурсов и времени, что может быть дорого и сложно доступно для многих компаний. sberbs.ru
Неприменимость ко всем типам данных. sberbs.ru Обучение с учителем предполагает, что модель будет получать те же данные, что и обучающий набор данных. sberbs.ru Однако этот подход может оказаться неэффективным при работе с более сложными и неопределёнными данными и параметрами. sberbs.ru
Ограниченная адаптивность. data-light.ru При изменении внешних условий модель может быстро устареть. data-light.ru Чтобы поддерживать высокое качество работы, необходимо постоянно отслеживать изменения и регулярно обновлять модель. data-light.ru
Предвзятость. data-light.ru Модели могут перенимать и даже усиливать существующие в данных предубеждения. data-light.ru 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. data-light.ru
Сложность распознавания новых и неизвестных паттернов. sberbs.ru Для такой задачи может быть сложно создать размеченные данные, так как правильные ответы могут быть неизвестны или субъективны. sberbs.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.