1. Липса на човешка интуиция и креативност: Алгоритмите за машинно обучение са добри в намирането на модели и прогнозирането на резултатите, но им липсва човешка интуиция и креативност, когато става въпрос за проектиране на архитектурни решения.
2. Неспособност за обработка на непълни данни: Алгоритмите за машинно обучение изискват пълни и точни данни, за да генерират точни прогнози. В областта на архитектурата обаче данните често са непълни, непоследователни или двусмислени, което може да ограничи ефективността на алгоритмите за машинно обучение.
3. Трудности при обработката на сложни данни: Архитектурните данни могат да бъдат много сложни и многоизмерни, което може да затрудни алгоритмите за машинно обучение да обработват и правят точни прогнози.
4. Ограничена способност за учене от малки набори от данни: Алгоритмите за машинно обучение изискват големи набори от данни, от които да се учат. В архитектурата обаче може да има ограничени налични данни, което може да затрудни алгоритмите за машинно обучение да бъдат ефективни.
5. Липса на прозрачност: Алгоритмите за машинно обучение могат да бъдат много сложни и може да е трудно да се разбере как са стигнали до своите заключения. Тази липса на прозрачност може да бъде значително ограничение, особено при проектирането на критична инфраструктура.
6. Трудност при адаптиране към нови сценарии: Алгоритмите за машинно обучение се обучават върху конкретни набори от данни и сценарии. Следователно, когато се срещне нов сценарий, тези алгоритми може да не са в състояние да се адаптират бързо или точно.
Дата на публикуване: