 Énumérez les défis de l'apprentissage en profondeur.
Les défis de l'apprentissage en profondeur sont les suivants :\n\n1. Traitement des données : nécessité de traiter de grandes quantités de données afin d'entraîner avec précision des modèles d'apprentissage en profondeur.\n2. Capacité du modèle : ressources informatiques limitées pouvant conduire à des modèles avec une capacité de modèle limitée.\n3. Interprétabilité : les modèles approfondis peuvent produire des résultats difficiles à interpréter et à expliquer.\n4. Surajustement : les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent succomber à un surajustement en raison de grands ensembles de données et de structures complexes.\n5. Coûts de calcul : les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent des ressources de calcul importantes qui sont souvent coûteuses.\n6. Capacité de généralisation limitée : bien que les modèles approfondis puissent obtenir des résultats impressionnants sur des tâches spécifiques, ils peuvent manquer de capacité de généralisation pour s'adapter à de nouvelles tâches.