225
Utfordringer og begrensninger: Selv om nevrale nettverk har vist seg å være svært effektive for en rekke oppgaver, står de også overfor en rekke utfordringer og begrensninger. Dette inkluderer behovet for store mengder treningsdata, utfordringer med tolkning av beslutningsprosesser, og potensialet for skjevhet og diskriminering i modeller som er trent på upassende eller partisk data.
Fremtidige retninger: Fremtidig forskning innen nevrale nettverk fokuserer på å overvinne disse utfordringene og utvikle mer avanserte og robuste algoritmer. Dette inkluderer arbeid med å forbedre ytelsen til dype nevrale nettverk, utforske nye arkitekturer som rekurrente og transformerende nettverk, og utvikle metoder for å håndtere usikkerhet og generere forklarlige modeller.
Gjennom kontinuerlig forskning, innovasjon og samarbeid vil nevrale nettverk fortsette å være en drivkraft for teknologisk fremgang og åpne døren for nye muligheter i fremtiden.
