Um gerente de projetos está identificando os riscos de um projeto de deep learning de sua organização portanto, precisa identificar os pontos negat...

O Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina que tem muitas vantagens, mas também apresenta alguns pontos negativos. Dentre eles, podemos citar: - Dificuldade na interpretação das informações: como o Deep Learning é baseado em redes neurais profundas, muitas vezes é difícil entender como as informações são processadas e como as decisões são tomadas. - Necessidade de grande quantidade de dados: para que o Deep Learning seja eficaz, é necessário ter uma grande quantidade de dados para treinar o modelo. Isso pode ser um problema em algumas situações, especialmente quando os dados são escassos ou difíceis de obter. - Dependência de hardware poderoso: o Deep Learning requer muito poder de processamento e memória, o que pode ser um problema para organizações com recursos limitados. - Risco de overfitting: o Deep Learning pode ser propenso a overfitting, o que significa que o modelo pode se ajustar demais aos dados de treinamento e não generalizar bem para novos dados. - Dificuldade em explicar as decisões tomadas: como o Deep Learning é baseado em redes neurais profundas, muitas vezes é difícil entender como as decisões são tomadas e explicar o raciocínio por trás delas.