哪些应用领域不适合深入学习？

Question

深入学习似乎是人工智能/机器学习中新的酷事物，它在许多领域运作良好，但我想知道--深入学习不是最佳方法的具体应用领域是什么?原因是什么？

有没有做过一些评估？

有什么特别的问题吗？

如果是这样的话--在解决这一任务方面，有什么解决方案是最优的？

Answer 1

深度学习通常不适合于只有非常小的训练数据集的领域。这包括医学等领域，例如，只有通过昂贵和耗时的临床试验才能获得患者数据。临床试验通常只包含几百份记录。

通过设计，深度学习模型有许多参数(例如，数百万)，就像任何机器学习算法一样，当参数的数量远远超过训练记录的数量时，很可能会看到过度拟合。