instruction: Adjon meg két hátrányt a gépi tanulási algoritmusok használatából.
output: 1. **Korlátozott értelmezhetőség** - A gépi tanulási algoritmusok gyakran fekete dobozként működnek, és nehéz lehet megérteni, hogy a modell hogyan készített előrejelzést vagy döntést. Ez azt jelenti, hogy értékes betekintést nyerhetünk az adatok közötti összefüggésekbe vagy korrelációkba, mivel az algoritmus egyszerűen csak előrejelzéseket vagy döntéseket hoz anélkül, hogy magyarázatot adna. Az átláthatóság és az értelmezés hiánya megnehezítheti a vállalkozások vagy a kutatók számára a modell hatékonyságának vagy az eredmények érvényességének megállapítását.
  
  2. **Adatok minőségével és mennyiségével kapcsolatos problémák** - A gépi tanulási algoritmusok nagymértékben támaszkodnak a modell betanításához rendelkezésre bocsátott adatok minőségére és mennyiségére. A rossz adatminőség, például a pontatlan, következetlen vagy irreleváns adatok pontatlan előrejelzéseket és döntéseket eredményezhetnek. Ezért hihetetlenül fontos, hogy jó minőségű és megfelelően validált adatokkal rendelkezzen a modell képzése előtt. Továbbá, ha nem áll rendelkezésre elegendő adat, a modell túlságosan is alkalmazkodhat a meglévő adatokhoz, és nem biztos, hogy jól általánosítható az új adatokra vagy helyzetekre.