1. Ограниченность на конкретную область знаний
Одним из основных минусов целевого обучения является его ограниченность на конкретную область знаний. Алгоритмы машинного обучения, которые применяются в целевом обучении, обучаются только на определенном наборе данных и не способны применять свои знания в других областях. Это означает, что если целевое обучение было произведено на данных из одной сферы, а потом попытаться применить его в другой области, результаты могут быть недостаточно точными или даже неправильными.
2. Необходимость большого количества размеченных данных
Целевое обучение требует большого количества размеченных данных для тренировки модели. Разметка данных является трудоемким процессом, который требует участия экспертов в соответствующей области. Получение достаточного количества размеченных данных может быть проблематичным, особенно в случае, если данные сложно доступны или требуют специфических навыков для их разметки.
3. Чувствительность к “шуму” данных
Целевое обучение подвержено шуму в данных, что может привести к неправильным результатам. Шумом в данных являются некоторые аномалии или выбросы, которые могут быть присутствовать в обучающем наборе данных. Если модель предсказания разрабатывается на основе данных с большим количеством шума, она может проявлять себя непредсказуемо и давать неправильные выводы.
4. Ограниченная интерпретируемость
Целевое обучение может оказаться сложным для интерпретации, особенно если используются сложные модели машинного обучения, такие как нейронные сети. В отличие от классического обучения, целевое обучение может создавать модели, которые не могут быть легко объяснены или поняты. Это может быть проблематично, особенно если требуется объяснить результаты модели клиенту или другим заинтересованным сторонам.
Хотя целевое обучение может быть эффективным для решения определенных проблем, оно имеет свои минусы, которые следует учитывать. Ограниченность на конкретную область знаний, необходимость большого количества размеченных данных, чувствительность к шуму данных и ограниченная интерпретируемость – все это недостатки, которые могут затруднить применение целевого обучения в некоторых случаях. Необходимо тщательно взвешивать плюсы и минусы перед принятием решения о применении данного подхода в конкретной задаче.