Какие основные ограничения существуют у современных нейросетей в области обработки данных с физических устройств?

Некоторые ограничения современных нейросетей в области обработки данных с физических устройств:

• Сложность интеграции. everest-solution.com Интеграция нейросетей с существующими системами IoT может быть сложной задачей, требующей специализированных знаний и навыков. everest-solution.com Это включает настройку и оптимизацию моделей нейросетей, а также обеспечение совместимости с различными устройствами и протоколами IoT. everest-solution.com
• Обработка больших объёмов данных. everest-solution.com Интеграция нейросетей и IoT подразумевает обработку больших объёмов данных в реальном времени. everest-solution.com Это требует значительных вычислительных ресурсов и эффективных алгоритмов обработки данных. everest-solution.com
• Энергопотребление. everest-solution.com Обработка больших объёмов данных и обучение нейросетей требуют значительных энергетических ресурсов. everest-solution.com Это может стать проблемой для устройств IoT с ограниченными ресурсами и батареями. everest-solution.com
• Качество данных. everest-solution.com Эффективность нейросетей во многом зависит от качества данных, поступающих от устройств IoT. everest-solution.com Низкое качество данных, наличие ошибок и пропусков могут негативно влиять на точность и надёжность моделей нейросетей. everest-solution.com
• Сложность управления. everest-solution.com Управление большими и разнообразными системами IoT с интегрированными нейросетями требует продуманного подхода к мониторингу, обслуживанию и обновлению систем. everest-solution.com
• Зависимость от данных обучения. dzen.ru Нейросети ограничены теми данными, на которых они были обучены. dzen.ru Например, в 2025 году большинство моделей обучены на данных, которые заканчиваются 2023–2024 годами, а значит, они не владеют актуальной информацией о текущих событиях. dzen.ru