เราลองมาดูสิ่งต่างๆ ที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำได้และไม่สามารถทำได้กัน
ข้อดีต่างๆ ของรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่
สามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบของข้อมูลที่มนุษย์อาจมองข้ามไป
สามารถทำงานได้โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์หลังจากการตั้งค่า ตัวอย่างเช่น แมชชีนเลิร์นนิงในซอฟต์แวร์ความปลอดภัยด้านไซเบอร์สามารถเฝ้าติดตามและระบุความผิดปกติในการรับส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีการป้อนข้อมูลจากผู้ดูแลระบบ
โดยผลลัพธ์จะแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
สามารถจัดการรูปแบบข้อมูลได้หลากหลายในสภาพแวดล้อมข้อมูลแบบไดนามิก มีปริมาณมาก และซับซ้อน
ข้อเสียต่างๆ ของรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่
การฝึกฝนเริ่มต้นเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน อาจเป็นเรื่องยากที่จะนำไปใช้หากไม่มีข้อมูลเพียงพอ
เป็นกระบวนการที่ต้องใช้การประมวลผลสูงซึ่งต้องใช้เงินลงทุนเริ่มต้นจำนวนมากหากมีการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ภายในองค์กร
อาจตีความผลลัพธ์อย่างถูกต้องและขจัดความไม่แน่นอนได้ยากหากไม่ได้รับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ