6. Những điểm hạn chế của Machine Learning
- Tính khả thi của dự án AI ngoài việc phụ thuộc vào tính năng mà bạn muốn hướng tới còn phụ thuộc vào những yếu tố về tài nguyên khác như số lượng dữ liệu, chi phí tính toán..
- Khi bạn có một tính năng muốn phát triển và bạn có khá nhiều dữ liệu (cả đầu vào tương ứng với đầu ra - input & output mapping) thì tính khả thi của tính năng đó là rất cao, khả năng máy học xog sẽ...
- Tính khả thi của dự án AI ngoài việc phụ thuộc vào tính năng mà bạn muốn hướng tới còn phụ thuộc vào những yếu tố về tài nguyên khác như số lượng dữ liệu, chi phí tính toán..
- Khi bạn có một tính năng muốn phát triển và bạn có khá nhiều dữ liệu (cả đầu vào tương ứng với đầu ra - input & output mapping) thì tính khả thi của tính năng đó là rất cao, khả năng máy học xog sẽ...
- Ngược lại khi bạn có trong tay số lượng dữ liệu ít ỏi hay chỉ là những dữ liệu bạn tự mình gán nhãn thủ công thì khả năng dự án thất bại là rất lớn.
- Chẳng hạn bạn muốn làm hệ thống tự động lọc email của khách hàng gửi tới thành cách loại yêu cầu khác nhau (như yêu cầu bảo hành, cần tư vấn, yêu cầu hoàn tiền ...) thì việc bạn đã có sẵn dữ liệu t...