أكبر التحديات في التعلم الآلي تشمل جودة البيانات حيث قد تكون ناقصة أو مليئة بالضوضاء، والحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات لتدريب النماذج بدقة، إضافة إلى خطر الضبط الزائد (Overfitting) أو الضبط الناقص (Underfitting)، وصعوبة اختيار وضبط المعلمات الفائقة، وكذلك قابلية التفسير في النماذج المعقدة مثل الشبكات العميقة، وأيضًا التحديات المتعلقة بالأخلاقيات والتحيز عند استخدام بيانات غير متوازنة أو غير عادلة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق