1. İnsan sezgisi ve yaratıcılığı eksikliği: Makine öğrenimi algoritmaları kalıpları bulma ve sonuçları tahmin etmede iyidir, ancak iş mimari çözümler tasarlamaya geldiğinde insan sezgisi ve yaratıcılığından yoksundur.
2. Eksik verileri işleyememe: Makine öğrenimi algoritmaları, doğru tahminler oluşturmak için eksiksiz ve doğru veriler gerektirir. Bununla birlikte, mimari alanında, makine öğrenimi algoritmalarının etkinliğini sınırlayabilen veriler genellikle eksik, tutarsız veya belirsizdir.
3. Karmaşık verileri işleme zorluğu: Mimari veriler oldukça karmaşık ve çok boyutlu olabilir, bu da makine öğrenimi algoritmalarının doğru tahminleri işlemesini ve yapmasını zorlaştırabilir.
4. Küçük veri kümelerinden sınırlı öğrenme yeteneği: Makine öğrenimi algoritmaları, öğrenmek için büyük veri kümeleri gerektirir. Ancak mimaride sınırlı veri mevcut olabilir ve bu da makine öğrenimi algoritmalarının etkili olmasını zorlaştırabilir.
5. Şeffaflık eksikliği: Makine öğrenimi algoritmaları oldukça karmaşık olabilir ve sonuçlara nasıl ulaştıklarını anlamak zor olabilir. Bu şeffaflık eksikliği, özellikle kritik altyapı tasarlanırken önemli bir sınırlama olabilir.
6. Yeni senaryolara uyum sağlama zorluğu: Makine öğrenimi algoritmaları, belirli veri kümeleri ve senaryolar üzerinde eğitilir. Dolayısıyla yeni bir senaryo ile karşılaşıldığında bu algoritmalar hızlı ve doğru bir şekilde uyum sağlayamayabilir.
Yayın tarihi: