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

O Deep Learning é uma técnica de aprendizado de máquina que tem muitas vantagens, mas também apresenta alguns pontos negativos. Alguns dos pontos negativos do Deep Learning são: 1. Requer grande quantidade de dados: O Deep Learning requer uma grande quantidade de dados para treinar o modelo, o que pode ser um problema para organizações que não possuem dados suficientes. 2. Requer grande poder de processamento: O Deep Learning requer um grande poder de processamento para treinar o modelo, o que pode ser um problema para organizações que não possuem recursos suficientes. 3. Dificuldade de interpretação: O Deep Learning é um modelo de caixa preta, o que significa que é difícil entender como ele toma suas decisões. Isso pode ser um problema em algumas aplicações, como em áreas que exigem transparência e explicabilidade. 4. Sensibilidade a dados de treinamento: O Deep Learning é sensível aos dados de treinamento, o que significa que se os dados de treinamento forem enviesados ou incompletos, o modelo pode não ser preciso ou pode até mesmo ser discriminatório. 5. Custo: O Deep Learning pode ser caro de implementar e manter, especialmente se a organização não possui recursos internos para desenvolver e manter o modelo.