Përshkruani përfitimet dhe sfidat e përdorimit të të mësuarit të thellë.
Përfitimi më i madh i përdorimit të mësimit të thellë është aftësia e tij për të analizuar saktë dhe shpejt të dhënat komplekse. Rrjetet e të mësuarit të thellë mund të zbulojnë modele dhe veçori në grupe të mëdha të dhënash dhe të bëjnë parashikime dhe të gjenerojnë njohuri. Ata janë gjithashtu në gjendje të mësojnë nga të dhënat, duke i lejuar ata të përditësojnë dhe të mësojnë nga grupet e reja të të dhënave ndërsa shtohen informacione të reja. Për më tepër, algoritmet e mësimit të thellë mund të përdoren për një sërë aplikacionesh, nga zbulimi i objekteve deri te klasifikimi i tekstit dhe njohja e të folurit.

Sfida kryesore e të mësuarit të thellë lidhet me sasinë e madhe të të dhënave të nevojshme për të trajnuar algoritmet. Në mënyrë që modelet të mësojnë, ato duhet të kenë grupe të dhënash masive, të cilat mund të jenë të vështira dhe kërkojnë kohë për t'u marrë. Për më tepër, kur kemi të bëjmë me grupe të dhënash të mëdha, ekziston gjithmonë mundësia e përshtatjes së tepërt, gjë që mund të çojë në rezultate të pasakta. Së fundi, algoritmet e të mësuarit të thellë mund të kërkojnë pak kohë për t'u trajnuar dhe mund të kërkojnë sasi të mëdha të fuqisë llogaritëse.