1. Brak ludzkiej intuicji i kreatywności: algorytmy uczenia maszynowego są dobre w znajdowaniu wzorców i przewidywaniu wyników, ale brakuje im ludzkiej intuicji i kreatywności, jeśli chodzi o projektowanie rozwiązań architektonicznych.
2. Niemożność obsługi niekompletnych danych: Algorytmy uczenia maszynowego wymagają pełnych i dokładnych danych do generowania dokładnych prognoz. Jednak w dziedzinie architektury dane są często niekompletne, niespójne lub niejednoznaczne, co może ograniczać skuteczność algorytmów uczenia maszynowego.
3. Trudności w obsłudze złożonych danych: Dane architektoniczne mogą być bardzo złożone i wielowymiarowe, co może utrudniać algorytmom uczenia maszynowego przetwarzanie i dokonywanie dokładnych prognoz.
4. Ograniczona zdolność uczenia się z małych zbiorów danych: Algorytmy uczenia maszynowego wymagają uczenia się z dużych zbiorów danych. Jednak w architekturze dostępne dane mogą być ograniczone, co może utrudniać skuteczność algorytmów uczenia maszynowego.
5. Brak przejrzystości: algorytmy uczenia maszynowego mogą być bardzo złożone i może być trudno zrozumieć, w jaki sposób doszli do swoich wniosków. Ten brak przejrzystości może być istotnym ograniczeniem, zwłaszcza przy projektowaniu infrastruktury krytycznej.
6. Trudność w dostosowaniu się do nowych scenariuszy: Algorytmy uczenia maszynowego są szkolone na określonych zestawach danych i scenariuszach. Dlatego po napotkaniu nowego scenariusza algorytmy te mogą nie być w stanie dostosować się szybko lub dokładnie.
Data publikacji: