Le coût est assurément un facteur à prendre en compte. Un autre point important est que tout est géré à grande échelle et que nous ne devons pas sur-entraîner les données lors du pré-entraînement, car celles-ci peuvent être bruitées et potentiellement de moindre qualité.
*surapprentissage aux données récentes Enfin, comment définiriez-vous ces limites là où vous décidez de minimiser KLD ? Si la décision est prise dans le temps, elle est sous-optimale. Si la décision est prise sur la base d'idées abstraites, elle se heurte aux mêmes difficultés que BLT ou LCM.