1. Kurangnya intuisi dan kreativitas manusia: Algoritme pembelajaran mesin bagus dalam menemukan pola dan memprediksi hasil, tetapi tidak memiliki intuisi dan kreativitas manusia dalam merancang solusi arsitektural.
2. Ketidakmampuan menangani data yang tidak lengkap: Algoritme pembelajaran mesin membutuhkan data yang lengkap dan akurat untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Namun, di bidang arsitektur, data seringkali tidak lengkap, tidak konsisten, atau ambigu, yang dapat membatasi keefektifan algoritme pembelajaran mesin.
3. Kesulitan dalam menangani data yang kompleks: Data arsitektur bisa sangat kompleks dan multidimensi, yang dapat mempersulit algoritme pembelajaran mesin untuk memproses dan membuat prediksi yang akurat.
4. Kemampuan terbatas untuk belajar dari kumpulan data kecil: Algoritme pembelajaran mesin memerlukan kumpulan data besar untuk dipelajari. Namun, dalam arsitektur, mungkin ada data terbatas yang tersedia, yang dapat menyulitkan algoritme pembelajaran mesin untuk menjadi efektif.
5. Kurangnya transparansi: Algoritme pembelajaran mesin bisa sangat kompleks, dan mungkin sulit untuk memahami bagaimana mereka sampai pada kesimpulannya. Kurangnya transparansi ini bisa menjadi batasan yang signifikan, terutama saat merancang infrastruktur penting.
6. Kesulitan beradaptasi dengan skenario baru: Algoritme pembelajaran mesin dilatih pada kumpulan data dan skenario tertentu. Oleh karena itu, saat skenario baru ditemui, algoritme ini mungkin tidak dapat beradaptasi dengan cepat atau akurat.
Tanggal penerbitan: