Проблемы и вызовы машинного обучения:

Проблемы данных:

Недостаток качественных данных: Для эффективного обучения моделей требуется большое количество качественных данных. Однако во многих случаях данные ограничены, неполны или содержат предвзятости, что может привести к ошибочным выводам модели.

Приватность данных: Сбор и использование персональных данных для обучения моделей машинного обучения вызывают опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.