1. मानव अंतर्ज्ञान और रचनात्मकता की कमी: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पैटर्न खोजने और परिणामों की भविष्यवाणी करने में अच्छे हैं, लेकिन जब वास्तु समाधानों को डिजाइन करने की बात आती है तो उनमें मानवीय अंतर्ज्ञान और रचनात्मकता की कमी होती है।
2. अधूरे डेटा को संभालने में असमर्थता: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सटीक भविष्यवाणी करने के लिए पूर्ण और सटीक डेटा की आवश्यकता होती है। हालांकि, वास्तुकला के क्षेत्र में, डेटा अक्सर अधूरा, असंगत या अस्पष्ट होता है, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की प्रभावशीलता को सीमित कर सकता है।
3. जटिल डेटा को संभालने में कठिनाई: आर्किटेक्चरल डेटा अत्यधिक जटिल और बहु-आयामी हो सकता है, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रोसेस करने और सटीक भविष्यवाणी करने में मुश्किल बना सकता है।
4. छोटे डेटासेट से सीखने की सीमित क्षमता: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सीखने के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है। हालाँकि, आर्किटेक्चर में, सीमित डेटा उपलब्ध हो सकता है, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रभावी होने के लिए इसे चुनौतीपूर्ण बना सकता है।
5. पारदर्शिता की कमी: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अत्यधिक जटिल हो सकते हैं, और यह समझना मुश्किल हो सकता है कि वे अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचे। पारदर्शिता की यह कमी एक महत्वपूर्ण सीमा हो सकती है, खासकर महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे को डिजाइन करते समय।
6. नए परिदृश्यों को अपनाने में कठिनाई: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को विशिष्ट डेटासेट और परिदृश्यों पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसलिए, जब एक नया परिदृश्य सामने आता है, तो ये एल्गोरिदम जल्दी या सटीक रूप से अनुकूल नहीं हो सकते हैं।
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