Vantagens das redes neurais:
1. Aproximação de função não linear: As redes neurais são capazes de aproximar qualquer função não linear, o que as torna adequadas para resolver problemas altamente complexos.
2. Adaptabilidade: As redes neurais têm a capacidade de aprender e se adaptar a novas informações, tornando-as altamente úteis para aplicações que requerem aprendizado em tempo real.
3. Processamento paralelo: As redes neurais podem processar várias entradas simultaneamente, o que pode torná-las extremamente rápidas e eficientes.
4. Tolerância a falhas: As redes neurais são altamente tolerantes a falhas, o que significa que podem continuar a funcionar mesmo se alguns dos nós falharem ou forem danificados.
5. Reconhecimento de padrões: As redes neurais são altamente eficazes para aplicações de reconhecimento de imagem e fala.
Desvantagens das redes neurais:
1. Falta de transparência: as redes neurais são frequentemente descritas como caixas pretas porque é difícil entender como elas chegam a seus resultados.
2. Complexidade do treinamento: o treinamento de uma rede neural pode ser complexo e demorado, muitas vezes exigindo grandes conjuntos de dados e uma quantidade considerável de recursos computacionais.
3. Overfitting: As redes neurais podem ser propensas a overfitting, o que significa que podem funcionar bem nos dados de treinamento, mas mal nos novos dados.
4. Altos recursos computacionais: As redes neurais exigem recursos computacionais significativos (por exemplo, GPUs) para treinar e executar, tornando sua manutenção cara.
5. Suporte de dados limitado: as redes neurais não são adequadas para aplicativos com dados limitados, pois exigem grandes conjuntos de dados e dados de treinamento de alta qualidade para serem executados com eficiência.
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