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Dimensionalidade e Eficiência Computacional: Redes neurais profundas muitas vezes têm um grande número de parâmetros, o que pode levar a um alto custo computacional durante o treinamento e a inferência. Avanços recentes em técnicas de compressão de modelos, quantização de pesos e arquiteturas eficientes têm ajudado a reduzir a dimensionalidade e melhorar a eficiência computacional das redes neurais.
Interpretabilidade e Transparência: Redes neurais profundas são frequentemente consideradas como caixas-pretas devido à sua complexidade e falta de interpretabilidade. Avanços recentes em métodos de interpretabilidade, como redes neurais transparentes e técnicas de visualização de ativação, estão ajudando os pesquisadores a entender melhor como as redes neurais tomam decisões e a identificar possíveis vieses e falhas.
À medida que os pesquisadores continuam a enfrentar esses desafios e a desenvolver novas técnicas e algoritmos, espera-se que as redes neurais profundas continuem a avançar e a se tornar uma ferramenta ainda mais poderosa para resolver uma variedade de problemas de aprendizado de máquina.
