법이 뒤떨어지다. 항상 사회 발전에 새로운 사물과 문제가 나타난 후에야 상응하는 입법이 있을 것이다. 법을 제정할 때 각종 복잡한 사회 현상을 완전히 예견할 수는 없기 때문에 합법적이지만 불합리한, 불합리한, 또는 합리적이지만 불법적인 일이 자주 발생한다.

확장 데이터:

방법이 다양하다. 한 가지 방법을 장기간 사용할 수 있는지 여부는 완벽도에 따라 장단점에 달려 있다. 이 방법의 단점은 일정한 한계와 한계가 있을 수 있다는 것이다.

1. 데이터의 품질과 양에 따라 다릅니다

이 방법의 효과는 사용하는 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 데이터 품질이 낮거나 데이터 양이 부족한 경우 방법의 정확성과 신뢰성을 보장하지 못할 수 있습니다. 이때 데이터 정리 및 향상 수단을 통해 데이터의 품질과 수량을 높여야 하는 경우가 많습니다. 또한 새 데이터에 도메인 이동 등의 문제가 있을 경우 방법의 효과에도 영향을 줄 수 있습니다.

2. 한계가 있습니다

방법의 적용은 일반적으로 특정 가정이나 제한을 기반으로 하며 경우에 따라 제한이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 비선형 문제가 아닌 선형 문제에만 적용되는 방법이 있습니다. 일부 방법은 특정 유형의 데이터에만 적용되며 광범위하게 적용할 수 없습니다. 따라서 이 방법을 사용할 때, 우리는 그 범위와 적용 조건을 충분히 이해하고 파악해야 한다.

해석적 차이

일부 방법은 예측 능력이 강하지만 모델 구조가 복잡해서 내부 메커니즘을 해석하기 어려우므로 더 깊은 이해와 지침을 제공하지 못할 수도 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예측명언) 이 시점에서, 우리는 모델 단순화를 통해 해석성을 높이거나 다른 해석적 방법을 채택할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 모형 단순화, 모형 단순화, 모형 단순화, 모형 단순화, 모형 단순화)

4. 경향성이 있을 수 있습니다

일부 방법은 문제를 처리할 때 특정 경향성을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 특정 데이터에 대한 예측 능력이 좋고 다른 데이터에 대한 효과가 좋지 않을 수 있습니다. 이때 합리적인 디자인 실험을 통해 샘플을 선택하여 경향성의 영향을 줄여야 한다.

5. 매개변수를 조정해야 합니다

많은 방법에서는 매개변수를 조정하고 최적화해야 장점을 최대한 활용할 수 있습니다. 하이퍼매개 변수가 많고 각 하이퍼매개 변수의 값이 메서드의 성능에 영향을 줄 수 있으므로 매개 변수를 조정하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. 또한 작업에 따라 최적의 하이퍼매개 변수 설정이 다를 수 있으므로 특정 작업에 맞게 조정해야 합니다.