다중 인스턴스 학습은 데이터의 레이블이 인스턴스 수중 일부에만 적용되는 상황에서 유용합니다. 그러나 이 방법론에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 데이터의 불균형 문제를 다루는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 둘째, 인스턴스 간의 관계를 고려하는 것이 복잡할 수 있습니다. 또한, 모델의 해석 가능성이 제한될 수 있습니다.
잠재적인 발전 방향으로는 보다 복잡한 모델과 알고리즘을 개발하여 다중 인스턴스 학습의 성능을 향상시키는 것이 중요합니다. 더 나아가서, 인공지능 기술의 발전과 함께 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 활용하는 방법을 모색해야 합니다. 또한, 해석 가능한 모델과 효율적인 학습 알고리즘을 개발하여 다중 인스턴스 학습의 잠재력을 최대화할 필요가 있습니다.