机器学习是一项强大的技术，它改变了我们处理数据分析的方式，但与任何技术一样，也有其局限性。以下是机器学习的一些关键限制 −
Dependence on Data Quality
机器学习模型的优劣取决于用于训练它们的作为。如果数据不完整、有偏差或质量差，则该模型可能性能不佳。
Lack of Transparency
机器学习模型可能非常复杂，这使得难以理解它们是如何得出预测结果的。这种缺乏透明性使得向利益相关者解释模型结果变得困难。
Limited Applicability
机器学习模型被设计为在数据中寻找模式，这意味着它们可能不适合所有类型的数据或问题。
High Computational Costs
机器学习模型在计算上可能是昂贵的，需要大量的处理能力和存储空间。
Data Privacy Concerns
机器学习模型有时会收集和使用个人数据，这引发了对隐私和数据安全的担忧。
Ethical Considerations
机器学习模型有时会延续偏见或歧视某些群体，从而引发道德问题。
Dependence on Experts
开发和部署机器学习模型需要数据科学、统计学和编程方面的专业知识，这使得不具备这些技能的组织很难做到。
Lack of Creativity and Intuition
机器学习算法非常擅长发现数据中的模式，但缺乏创造力和直觉。这意味着它们可能无法解决需要创造性思维或直觉的问题。
Limited Interpretability
一些机器学习模型，如深度神经网络，可能难以解读。这意味着可能难以理解该模型如何得出其预测。