Por supuesto, lo primero sería tener el personal equivocado, ML es un campo bastante avanzado en el dominio de la informática, y es necesario contar con los profesionales correctos para implementar una solución de ML útil. A partir de aquí, los problemas iniciales serán la falta de datos / datos limpios dependiendo del tipo de solución que se esté desarrollando, y esto es particularmente relevante para los marcos de trabajo DL. Además, las soluciones de ML que son increíblemente grandes pueden verse inhibidas por una potencia de cómputo insuficiente, ya que muchas, si no todas, las soluciones de ML son computacionalmente intensivas en sistemas grandes. Más allá de esto, hay problemas como el hecho de que no se haya demostrado que ML sea aplicable en una región. Este es quizás el mayor problema, que es la formulación, y con eso me refiero a la formulación verdaderamente correcta de un problema del mundo real en el lenguaje de ML y encontrar las técnicas correctas para abordar el problema. Finalmente, ML es muy prometedor y muchas empresas se están dando cuenta gradualmente de esto si aún no lo son, y muchos de los problemas que se encuentran son específicos de cada empresa.
¿Cuáles son algunos de los obstáculos que evitan que las empresas aprovechen el poder del aprendizaje automático?
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