Wymień wyzwania związane z głębokim uczeniem się.
Wyzwania związane z oczeniem głębokim obejmojon:

1. Przetwarzanie danych: konieczność przetwarzania dużej ilości danych w celo dokladnego szkolenia modeli oczenia głębokiego.
2. Pojemnosić modelu: ograniczone zasoby obliczeniowe, które mogą prowadzici do modeli o ograniczonej pojemnosici.
3. Interpretowalnosici: modele głenbokiego oczenia mogon prodokowaci wyniki trodne do interpretacji i wyjaśnienia.
4. Nadmierna dopasowanie: modele oczenia glenbokiego mogą ulegać nadmiernemu dopasowaniu ze względo na durze zbiory danych i zlorzone struktory.
5. Koszty obliczeniowe: modele uczenia glębokiego wymagajon rozległych zasobów obliczeniowych, kture czensto są kosztowne.
6. Ograniczona zdolnosić do generalizacji: chociaż modele glenbokiego oczenia mogon osiongaci imponojonce wyniki w konkretnych zadaniach, mogą brakowaci im zdolności do adaptacji do nowych zadań.