 Makine öğrenimi algoritmalarının sınırlamalarını listeler misiniz?
 Makine öğrenimi algoritmalarının sınırlamaları, algoritmaları eğitmek için büyük veri kümelerine duyulan ihtiyacı ve algoritmaların aşırı derecede karmaşık hale geldiği ve eğitim veri kümesinin ötesinde genelleme yapamadığı aşırı uyum potansiyelini içerir. Ek olarak, algoritmalardaki şeffaflık eksikliği, belirli bir kararın neden verildiğini anlamayı ve işler planlandığı gibi gitmediğinde algoritmada hata ayıklamayı zorlaştırabilir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları hesaplama açısından pahalı olabilir ve büyük miktarda zaman ve kaynak gerektirebilir.