Neuroverkkojen edut:
1. Epälineaarinen funktion approksimaatio: Neuroverkot pystyvät approkimoimaan mitä tahansa epälineaarista funktiota, mikä tekee niistä sopivia erittäin monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen.
2. Sopeutuvuus: Neuroverkoilla on kyky oppia ja mukautua uuteen tietoon, mikä tekee niistä erittäin hyödyllisiä sovelluksissa, jotka vaativat reaaliaikaista oppimista.
3. Rinnakkaiskäsittely: Neuroverkot voivat käsitellä useita syötteitä samanaikaisesti, mikä voi tehdä niistä erittäin nopeita ja tehokkaita.
4. Vikasietokyky: Neuroverkot ovat erittäin vikasietoisia, mikä tarkoittaa, että ne voivat jatkaa toimintaansa, vaikka jotkin solmuista epäonnistuvat tai vahingoittuvat.
5. Pattern Recognition: Neuraaliverkot ovat erittäin tehokkaita kuvan- ja puheentunnistussovelluksissa.
Neuraaliverkkojen haitat:
1. Avoimuuden puute: Neuroverkkoja kuvataan usein mustiksi laatikoiksi, koska on vaikea ymmärtää, miten ne saavuttavat lähtönsä.
2. Koulutuksen monimutkaisuus: Neuraaliverkon kouluttaminen voi olla monimutkaista ja aikaa vievää, ja se vaatii usein suuria tietojoukkoja ja huomattavan määrän laskentaresursseja.
3. Ylisovitus: Neuroverkot voivat olla alttiita ylisovitukselle, mikä tarkoittaa, että ne voivat toimia hyvin harjoitusdatalla mutta huonosti uudella datalla.
4. Suuret laskentaresurssit: Neuroverkot vaativat huomattavia laskentaresursseja (esim. GPU:ita) harjoittaakseen ja käyttääkseen niitä, mikä tekee niiden ylläpidosta kallista.
5. Rajoitettu datatuki: Neuroverkot eivät sovellu sovelluksiin, joissa on rajoitettu data, koska ne vaativat suuria tietojoukkoja ja korkealaatuista koulutusdataa toimiakseen tehokkaasti.
Julkaisupäivämäärä: