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机器学习 - 局限性
机器学习是一项强大的技术，它改变了我们处理数据分析的方式，但与任何技术一样，它也存在局限性。以下是机器学习的一些关键局限性：
依赖于数据质量
机器学习模型的优劣取决于用于训练它们的数据。如果数据不完整、有偏差或质量差，则模型可能无法很好地执行。
缺乏透明度
机器学习模型可能非常复杂，因此很难理解它们如何得出预测结果。这种缺乏透明度使得向利益相关者解释模型结果变得具有挑战性。
适用性有限
机器学习模型旨在查找数据中的模式，这意味着它们可能不适用于所有类型的数据或问题。
高计算成本
机器学习模型在计算上可能代价高昂，需要大量的处理能力和存储空间。
数据隐私问题
机器学习模型有时会收集和使用个人数据，这引发了对隐私和数据安全的担忧。
伦理考虑
机器学习模型有时会延续偏见或歧视某些群体，从而引发伦理问题。
依赖于专家
开发和部署机器学习模型需要在数据科学、统计学和编程方面具备丰富的专业知识，这使得那些无法获得这些技能的组织面临挑战。
缺乏创造力和直觉
机器学习算法擅长查找数据中的模式，但缺乏创造力和直觉。这意味着它们可能无法解决需要创造性思维或直觉的问题。
可解释性有限
某些机器学习模型（例如深度神经网络）可能难以解释。这意味着可能难以理解模型如何得出其预测结果。
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