 Tanga ba limitations ya ba algorithmes ya apprentissage automatique?
Ba algorithmes ya apprentissage automatique ezali na ba limitations ebele, na kati na yango : 1. Qualité ya ba données : Ba algorithmes ya apprentissage automatique ezali kaka malamu lokola ba données oyo ba formation na yango. Soki ba données ezali ya qualité ya mabe, bias, inconsistent to ezali na ba erreurs, modèle ekozua liteya na ba erreurs wana pe ekobimisa ba prédictions incorrectes. 2. Généralisation : Tango mosusu ba modèles ya apprentissage automatique ezuami na ba ensembles ya ba données spécifiques mpe ekoki kosala malamu te tango ekutani na ba données to ba scénarios ya sika. Yango ekoki kozala mpo na surfitting, esika modèle ezali trop complexe mpe esalaka malamu na ba données ya formation, kasi ekoki ko généraliser te na ba données ya sika. 3. Interprétabilité : Ba modèles mingi ya apprentissage automatique ekoki kozala difficile ya ko interpréter pe ko comprendre, surtout ba modèles complexes lokola ba réseaux neuronaux profonds. Yango ekoki kosala ete ezala mpasi mpo na kolimbola ndenge nini modèle esalaka ba prédictions na yango mpe ekoki kopekisa litomba na yango na ba applications mosusu. 4. Bias: Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki kozala bias soki ba données ya formation ezali bias. Yango ekoki kosala ete ba résultats discriminatoires ezala pe ko perpétuer ba bias oyo ezali na ba données. 5. Esengeli ya ba données mingi: Mbala mingi, ba algorithmes ya apprentissage automatique esengaka ba données ebele mpo na kobimisa ba résultats ya sikisiki. Yango ekoki kozala ndelo mpo na ba applications oyo ezali na ba ensembles ya ba données ya mike to ya ndelo. 6. Kozwa makoki mingi : Ba modèles ya boyekoli ya masini ya mateya ekoki kozala na makoki mingi, esengaka nguya ya informatique mpe bobateli ya monene. Yango ekoki kozala ndelo mpo na ba applications to ba organisations mosusu. 7. Esengaka mayele ya bato: Atako mbala mingi koyekola na masini emonisami lokola likambo oyo ekoki kosala yango moko mobimba, mpo na koloba solo, esɛngaka mayele ya bato mpo na kosala mpe kobongisa malamu modɛlɛ yango, kopona algorithme oyo ebongi, mpe kolimbola matomba oyo ekozwama.