人工智能与机器学习是当今科技领域的热点，它们在许多领域都带来了深刻的变革。以下是一些常见的 AI 和 ML 挑战及其解释：

常见挑战

  • 数据质量：AI 和 ML 模型需要大量高质量的数据来训练。数据质量问题会影响模型的准确性和泛化能力。
  • 过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。欠拟合则是指模型在新数据上表现不佳。
  • 可解释性：许多 AI 模型，尤其是深度学习模型，其决策过程难以解释。这限制了其在某些领域的应用。
  • 计算资源：训练和运行复杂的 AI 模型需要大量的计算资源。

图片示例

  • 数据质量：
    Data_Quality
  • 过拟合与欠拟合：
    Overfitting_Underfitting
  • 可解释性：
    Explainability
  • 计算资源：
    Computational_Resources

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