- Tamaño de datos pequeño: si el tamaño de los datos es muy pequeño (generalmente menos de 1000), es difícil incluso para el modelo de aprendizaje automático más simple. Especialmente si el número de atributos (número de columnas) es mayor que no. de puntos de datos (no. de filas).
- Lenguaje: la mayoría de las técnicas clásicas de PNL (procesamiento del lenguaje natural) utilizan un enfoque principalmente heurístico (basado en reglas gramaticales) para procesar el texto. Por ejemplo, la derivación y la lematización de palabras que implican convertir diferentes partes del discurso en su forma raíz (conversión lenta a lenta) no es un enfoque basado en el aprendizaje automático.
Esencialmente, el aprendizaje automático es útil cuando desea predecir una variable condicional basada en variables incondicionales. Debería analizar el problema y ver si ese es el caso con su problema. Si no es así, tal vez el aprendizaje automático no sea adecuado. Si es así, el aprendizaje automático debería ser adecuado. Sin embargo, qué enfoque y modelo de aprendizaje automático funcionará variaría mucho según el problema.
