Keuntungan dari jaringan saraf:
1. Pendekatan fungsi non-linier: Jaringan saraf dapat mendekati fungsi non-linier apa pun, yang membuatnya cocok untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks.
2. Adaptasi: Neural network memiliki kemampuan untuk belajar dan beradaptasi dengan informasi baru, membuatnya sangat berguna untuk aplikasi yang membutuhkan pembelajaran real-time.
3. Pemrosesan paralel: Jaringan saraf dapat memproses banyak input secara bersamaan, yang membuatnya sangat cepat dan efisien.
4. Toleransi Kesalahan: Jaringan saraf sangat toleran terhadap kesalahan, artinya mereka dapat terus berfungsi bahkan jika beberapa node gagal atau rusak.
5. Pengenalan Pola: Jaringan saraf sangat efektif untuk aplikasi pengenalan gambar dan ucapan.
Kekurangan Neural Networks:
1. Kurangnya transparansi: Neural network sering digambarkan sebagai kotak hitam karena sulit untuk memahami bagaimana mereka sampai pada keluarannya.
2. Kompleksitas pelatihan: Melatih jaringan saraf dapat menjadi rumit dan memakan waktu, seringkali membutuhkan kumpulan data yang besar dan sumber daya komputasi yang cukup besar.
3. Overfitting: Neural network rentan terhadap overfitting, yang berarti bahwa mereka dapat bekerja dengan baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data baru.
4. Sumber daya komputasi yang tinggi: Neural network memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan (misalnya, GPU) untuk melatih dan menjalankannya, membuatnya mahal untuk dipelihara.
5. Dukungan data terbatas: Neural network tidak cocok untuk aplikasi dengan data terbatas, karena memerlukan kumpulan data besar dan data pelatihan berkualitas tinggi untuk bekerja secara efektif.
Tanggal penerbitan: