信号処理の観点から見ると、マシンラーニングの限界の一つは、データの欠如や不均一性によるモデルの適合性の問題です。マシンラーニングモデルは大量のデータを必要とし、データの品質や特徴量の適切な選択が重要です。特に、信号処理においては、ノイズや外れ値の影響を適切に処理することが難しい場合があります。また、マシンラーニングモデルの解釈性の欠如や過学習のリスクも信号処理の観点からの課題となり得ます。さらに、マシンラーニングモデルの汎化能力や実世界への適用性における限界も考慮する必要があります。