ディープラーニングの限界：批判的検証

この記事では、データ依存性や説明可能性の欠如など、ディープラーニングの既知の弱点を強調している可能性があります。これらの限界を分析することは、AIの将来の研究開発を方向付けるために不可欠です。

• •ディープラーニングモデルは、最適なパフォーマンスを得るために大規模なデータセットを必要とすることが多い。
• •ディープラーニングの「ブラックボックス」的性質は、理解と信頼を妨げる可能性がある。
• •トレーニングデータを超える一般化は、依然として大きな課題である。