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機器學習 - 侷限性
機器學習是一項強大的技術，它改變了我們處理資料分析的方式，但與任何技術一樣，它也存在侷限性。以下是機器學習的一些關鍵侷限性：
依賴於資料質量
機器學習模型的優劣取決於用於訓練它們的資料。如果資料不完整、有偏差或質量差，則模型可能無法很好地執行。
缺乏透明度
機器學習模型可能非常複雜，因此很難理解它們如何得出預測結果。這種缺乏透明度使得向利益相關者解釋模型結果變得具有挑戰性。
適用性有限
機器學習模型旨在查詢資料中的模式，這意味著它們可能不適用於所有型別的資料或問題。
高計算成本
機器學習模型在計算上可能代價高昂，需要大量的處理能力和儲存空間。
資料隱私問題
機器學習模型有時會收集和使用個人資料，這引發了對隱私和資料安全的擔憂。
倫理考慮
機器學習模型有時會延續偏見或歧視某些群體，從而引發倫理問題。
依賴於專家
開發和部署機器學習模型需要在資料科學、統計學和程式設計方面具備豐富的專業知識，這使得那些無法獲得這些技能的組織面臨挑戰。
缺乏創造力和直覺
機器學習演算法擅長查詢資料中的模式，但缺乏創造力和直覺。這意味著它們可能無法解決需要創造性思維或直覺的問題。
可解釋性有限
某些機器學習模型（例如深度神經網路）可能難以解釋。這意味著可能難以理解模型如何得出其預測結果。
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