 Derin öğrenmenin zorluklarını listeleyin.
Derin öğrenmenin zorlukları şunları içerir: 1. Veri işleme: derin öğrenme modellerini doğru bir şekilde eğitmek için büyük miktarda veriyi işleme ihtiyacı. 2. Model kapasitesi: sınırlı model kapasitesine sahip modellere yol açabilen sınırlı bilgi işlem kaynakları. 3. Yorumlanabilirlik: derin modeller, yorumlanması ve açıklanması zor sonuçlar üretebilir. 4. Fazla uydurma: derin öğrenme modelleri, büyük veri kümeleri ve karmaşık yapılar nedeniyle fazla uydurmaya yenik düşebilir. 5. Hesaplama maliyetleri: derin öğrenme modelleri, genellikle maliyetli olan kapsamlı hesaplama kaynakları gerektirir. 6. Sınırlı genelleme yeteneği: Derin modeller, belirli görevlerde etkileyici sonuçlar elde ederken, yeni görevlere uyum sağlamak için genelleme yeteneğinden yoksun olabilir.