Elenca le sfide del deep learning.
Le sfide del deep learning includono le seguenti:

1. Elaborazione dei dati: la necessità di elaborare grandi quantità di dati per addestrare accuratamente i modelli di deep learning.
2. Capacità del modello: risorse di calcolo limitate che possono portare a modelli con capacità limitata.
3. Interpretabilità: i modelli di deep learning possono produrre risultati difficili da interpretare e spiegare.
4. Overfitting: i modelli di deep learning possono essere soggetti a overfitting a causa di grandi dataset e strutture complesse.
5. Costi computazionali: i modelli di deep learning richiedono risorse computazionali estese che spesso sono costose.
6. Limitata capacità di generalizzazione: mentre i modelli di deep learning possono ottenere risultati impressionanti su specifici compiti, possono mancare della capacità di generalizzazione per adattarsi a nuovi compiti.