Le sfide principali connesse allapprendimento automatico sono: 1. Trovare i dati giusti: Uno degli aspetti più difficili nel processo di apprendimento automatico è senza dubbio quello di reperire e identificare i dati giusti da utilizzare per i modelli di machine learning. Per essere di qualità, i dati utilizzati devono essere puliti, accurati ed adatti al problema specifico che si vuole risolvere. 2. Definizione di un obiettivo: È fondamentale fissare e definire lobiettivo in modo chiaro, in modo da poter garantire che il modello di apprendimento automatico sia in grado di affrontare adeguatamente il problema. Definire lobiettivo aiuta anche a garantire che le misure utilizzate siano adeguatamente valutate. 3. Scegliere modelli di apprendimento: Una delle sfide principali legate allapprendimento automatico è scegliere quale tipo di modello utilizzare. I modelli di apprendimento sono disponibili in una vasta gamma di tipi, che vanno dai modelli supervisionati come le reti neurali ai modelli non supervisionati come i clustering. La selezione corretta del modello più appropriatoi può essere un processo laborioso. 4. Considerare le varie variabili: I modelli di machine learning spesso sono influenzati dagli input di vari dati. Le variabili da prendere in considerazione devono tener conto delle interazioni tra differenti fattori. Di conseguenza, è importante prestare grande attenzione alla selezione delle giuste variabili per modellare in modo appropriato il problema. 5. Valutazione dei modelli: Una volta costruito un modello, è necessario eseguire unaccurata valutazione degli stessi. Ci sono diverse metriche che è possibile utilizzare per valutare i modelli, come ad esempio la matrice di confusione, laccuratezza e la precisione. Utilizzando una combinazione di diversi metodi di valutazione, si può dire quanto efficacemente un modello è capace di risolvere il problema specifico.