딥 러닝은 비교적 새로운 기술이므로 실제 구현에는 몇 가지 과제가 따릅니다.
대량의 고품질 데이터
딥 러닝 알고리즘은 대량의 고품질 데이터로 훈련할 때 더 나은 결과를 제공합니다. 입력 데이터 세트의 이상치 또는 오류는 딥 러닝 프로세스에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 동물 이미지 예제에서 동물이 아닌 이미지가 실수로 데이터 세트에 포함되면 딥 러닝 모델이 비행기를 거북이로 분류하게 될 수 있습니다.
이러한 부정확성을 방지하려면 딥 러닝 모델을 훈련시키기 전에 대량의 데이터를 정리하고 처리해야 합니다. 입력 데이터 전처리에는 많은 양의 데이터 스토리지 용량이 필요합니다.
대용량 처리 파워
딥 러닝 알고리즘은 컴퓨팅 집약적이며 제대로 작동하려면 충분한 컴퓨팅 용량을 갖춘 인프라가 필요합니다. 그렇지 않으면 결과를 처리하는 데 시간이 오래 걸립니다.