 Makine Öğrenimini kullanmanın zorluklarını tartışın
 Makine Öğrenimini kullanmanın başlıca zorlukları arasında yüksek kaliteli veriler elde etme, doğru modeller geliştirme ve karmaşıklığın yanı sıra gizlilik ve adalet gibi etik sorunlarla başa çıkma yer alır. Veri kalitesi, makine öğrenimi modellerinin başarısı için özellikle önemlidir - doğru sonuçlar üretmek için modellerin yeterli kalitede geniş ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilmesi gerekir. Ek olarak, makine öğrenimi modelleri geliştirilirken ve dağıtılırken karmaşıklık ve etik hususların dikkate alınması gerekir.