Lingvistik o’zgaruvchilar

Mashinani qanday o'rganish mumkin emas

Biroq, ML nima qilishi mumkin bo'lgan cheklovlar mavjud. Misol uchun, turli sohalarda ML texnologiyasidan foydalanish bu sanoat tomonidan talab qilinadigan vazifalar turlari uchun dastur yoki tizimni ixtisoslash uchun odamlarning ishlab chiqish va dasturiylashtirishning katta hajmini talab qiladi. Masalan, yuqoridagi tibbiy misolimizda, favqulodda yordam bo'limida ishlatiladigan ML dasturi inson tibbiyoti uchun maxsus ishlab chiqilgan. Hozirgi vaqtda ushbu dasturni qabul qilish va uni veterinariya favqulodda vaziyatlar markazida bevosita amalga oshirish mumkin emas. Bunday o'tish inson dasturchilari tomonidan ushbu vazifani veterinariya yoki hayvonot tibbiyotida bajarishga qodir bo'lgan versiyani yaratish uchun keng ixtisoslashuv va rivojlanishni talab qiladi.
ad
Bundan tashqari, qarorlar qabul qilish va vazifalarni bajarish uchun kerak bo'lgan ma'lumotlarni "o'rganish" uchun juda ko'p miqdorda ma'lumotlar va misollar talab etiladi. ML dasturlari ma'lumotlarni sharhlashda va simvolizmga qarshi kurashishda, shuningdek, natijalar va natijalar kabi ma'lumotlar natijalari bo'yicha ba'zi turdagi munosabatlarda juda aniqdir.
Biroq, ilgarilashlarni davom ettirish, ML-ni har kuni aqlli kompyuterlarni yaratadigan yadro texnologiyasidan ko'proq narsa qilishdir.