 ระบุความท้าทายของการเรียนรู้เชิงลึก
ความท้าทายของการเรียนรู้เชิงลึกมีดังต่อไปนี้: 1. การประมวลผลข้อมูล: ความจำเป็นในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอย่างแม่นยำ 2. ความจุของโมเดล: ทรัพยากรการประมวลผลจำกัด ซึ่งอาจนำไปสู่โมเดลที่มีความจุของโมเดลจำกัด 3. การตีความ: แบบจำลองเชิงลึกอาจให้ผลลัพธ์ที่ยากต่อการตีความและอธิบาย 4. Overfitting: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอาจถูก overfitting เนื่องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโครงสร้างที่ซับซ้อน 5. ค่าใช้จ่ายในการคำนวณ: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกต้องการทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากซึ่งมักมีค่าใช้จ่ายสูง 6. ความสามารถในการสรุปทั่วไปที่จำกัด: แม้ว่าแบบจำลองเชิงลึกสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในงานเฉพาะ แต่อาจขาดความสามารถในการปรับให้เข้ากับงานใหม่