Поскольку глубокое обучение – относительно новая технология, ее практическое внедрение сопряжено с определенными проблемами.
Большие объемы высококачественных данных
Алгоритмы глубокого обучения дают лучшие результаты, если обучать их на больших объемах высококачественных данных. Отклонения или ошибки во входном наборе данных могут существенно повлиять на процесс глубокого обучения. Например, в нашем примере с изображением животного модель глубокого обучения может классифицировать самолет как черепаху, если в набор данных были случайно введены изображения, не связанные с животными.
Чтобы избежать таких неточностей, необходимо очистить и обработать большие объемы данных, прежде чем обучать модели глубокого обучения. Для предварительной обработки входных данных требуется хранилище большого объема.
Крупные вычислительные мощности
Для правильного функционирования алгоритмов глубокого обучения требуются крупные вычислительные ресурсы и инфраструктура с достаточной вычислительной мощностью. В противном случае обработка результатов занимает много времени.