Каковы преимущества и недостатки использования автопилота в обработке естественного языка?

Возможно, имелись в виду преимущества и недостатки использования глубокого обучения (нейронных сетей) в обработке естественного языка (NLP). elbrusboot.camp skillbox.ru

Преимущества:

• Обработка сложных типов данных. elbrusboot.camp Нейросети извлекают смысл из текстов на естественном языке, определяют тематику, тональность, выделяют ключевые слова. elbrusboot.camp Это позволяет автоматизировать работу с документами, аналитику, создавать чат-ботов. elbrusboot.camp
• Высокая точность. elbrusboot.camp Глубокие нейронные сети показывают более высокую точность на сложных задачах. elbrusboot.camp
• Обобщение знаний. elbrusboot.camp Модели глубокого обучения лучше экстраполируют выводы на новые данные, не включенные в обучающую выборку. elbrusboot.camp
• Простота использования. elbrusboot.camp Для применения алгоритмов глубокого обучения нужно гораздо меньше предварительных знаний в предметной области задачи. elbrusboot.camp
• Доступность. elbrusboot.camp Обученные модели можно развёртывать на разных платформах — серверах, облачных сервисах, мобильных устройствах. elbrusboot.camp
• Масштабируемость. elbrusboot.camp Методы глубокого обучения хорошо масштабируются при увеличении данных и вычислительных мощностей. elbrusboot.camp

Недостатки:

• Требует больших вычислительных мощностей и времени на обучение моделей. elbrusboot.camp
• Нужны большие объёмы данных для качественного обучения. elbrusboot.camp
• Модели работают как «чёрный ящик», сложно интерпретировать, почему сделан прогноз. elbrusboot.camp
• Переобучение на тренировочных данных приводит к плохой работе на новой информации. elbrusboot.camp
• Нейросети могут давать предвзятые результаты, если в данных есть скрытые предубеждения. elbrusboot.camp