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挑战与限制
监督学习和无监督学习面临不同的挑战。监督模型印度尼西亚赌博数据需要大量标记数据集，并且容易过度拟合。无监督模型难以进行评估，并且由于缺乏标记数据而可能误解模式。

监督学习的挑战
挑战 细节
需要大量标记数据集 监督学习模型需要大量标记数据，而获取这些数据可能很困难且成本高昂。
过度拟合风险 复杂模型容易过度拟合，并且对未知数据的概括能力较差。
标签成本和时间 标记可能非常耗时，特别是在医学成像等领域，需要领域专家。
数据质量问题 低质量或有偏见的注释数据会影响模型准确性并导致不可靠的预测。
监督学习需要大量标记数据集。这些数据集可能很昂贵，例如聘请领域专家来标记医学图像。主动学习等技术可以通过构建一小组重要的数据点来标记。开发人员还可以使用 dropout、L2 正则化或交叉验证等方法来管理过度拟合。对于可扩展的训练，TensorFlow 和 PyTorch 支持在 GPU 和 TPU 上进行并行处理，还可以处理大型数据集的分布式工作负载。

无监督学习的挑战
挑战 细节
无标记数据评估 没有标记数据使得评估模型准确性和性能变得困难。
模式误解 无监督模型可能会误解模式并给出误导性的见解。
高计算资源 无监督学习模型需要更多的计算能力，尤其是对于大型数据集。
聚类性能 选择正确的聚类指标（例如轮廓分数）对于良好的分组和分析至关重要。
没有标记数据使得评估无监督模型变得困难。如果没有正确的验证指标，无监督机器学习模型可能会误解噪音或识别虚假相关性。为了避免这种情况，请使用轮廓分数等聚类指标并依靠领域专家来验证模式。无监督算法需要大量的计算能力，这会减慢训练速度。优化的库或基于云的解决方案可以提供帮助。