Каковы основные ограничения и недостатки машинного обучения в современных системах?

Некоторые ограничения и недостатки машинного обучения в современных системах:

• Переобучение. 1 Алгоритм может слишком сильно подстроиться под обучающие данные, что приведёт к снижению точности на новых данных. 1
• Недообучение. 1 Модель может оказаться недостаточно сложной, чтобы выявить все необходимые закономерности в данных. 1
• Проблемы с интерпретацией. 1 Многие алгоритмы, особенно глубокие нейронные сети, работают как «чёрные ящики», что затрудняет интерпретацию результатов и понимание принятия решений моделью. 1
• Необходимость больших данных. 1 Для обучения эффективных моделей требуются большие объёмы данных, что не всегда возможно в реальных сценариях. 1
• Предвзятость данных. 14 Алгоритмы могут наследовать предвзятости, присутствующие в обучающих данных, что приводит к несправедливым или дискриминационным результатам. 1
• Конфиденциальность данных. 14 Использование больших объёмов данных часто связано с рисками нарушения конфиденциальности и безопасности личной информации. 1
• Отсутствие причинно-следственной связи. 2 Например, модель машинного обучения не в состоянии определить, являются ли выявленные факторы источником какого-либо поведения или существуют другие глубинные причины. 2