 Expliquez à quel type de défis un modèle d'apprentissage automatique sera confronté.
Les modèles d'apprentissage automatique sont confrontés à une variété de défis lorsqu'ils tentent de prédire avec précision les résultats. Ces défis incluent la nécessité d'assurer une qualité et une quantité de données suffisantes, le risque de surajustement, le problème du déséquilibre des classes, la malédiction de la dimensionnalité, ainsi que les défis liés au traitement du bruit ou des valeurs aberrantes présentes dans les données. De plus, les modèles d'apprentissage automatique doivent pouvoir traiter des données souvent hétérogènes, incomplètes et non stationnaires. De plus, les modèles d'apprentissage automatique doivent être capables de gérer de manière robuste l'évolution des caractéristiques et des tendances d'entrée, de s'adapter aux changements de l'environnement et de bien généraliser à diverses distributions de données.