 อธิบายว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะต้องเผชิญความท้าทายประเภทใด
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเผชิญกับความท้าทายที่หลากหลายเมื่อพยายามคาดการณ์ผลลัพธ์อย่างแม่นยำ ความท้าทายเหล่านี้รวมถึงความจำเป็นในการรับประกันคุณภาพและปริมาณข้อมูลที่เพียงพอ ความเสี่ยงของการโอเวอร์ฟิต ปัญหาความไม่สมดุลของคลาส คำสาปแห่งมิติ ตลอดจนความท้าทายในการจัดการกับสัญญาณรบกวนหรือค่าผิดปกติที่อยู่ภายในข้อมูล นอกจากนี้ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องสามารถประมวลผลข้อมูลที่มักต่างกัน ไม่สมบูรณ์ และไม่คงที่ นอกจากนี้ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องสามารถรับมือกับคุณสมบัติและแนวโน้มอินพุตที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อม และกำหนดภาพรวมได้ดีกับการกระจายข้อมูลที่หลากหลาย