Avantajele rețelelor neuronale:
1. Aproximarea funcției neliniare: Rețelele neuronale sunt capabile să aproximeze orice funcție neliniară, ceea ce le face potrivite pentru rezolvarea unor probleme foarte complexe.
2. Adaptabilitate: Rețelele neuronale au capacitatea de a învăța și de a se adapta la informații noi, ceea ce le face extrem de utile pentru aplicațiile care necesită învățare în timp real.
3. Procesare paralelă: rețelele neuronale pot procesa mai multe intrări simultan, ceea ce le poate face extrem de rapide și eficiente.
4. Toleranța la erori: rețelele neuronale sunt foarte tolerante la erori, ceea ce înseamnă că pot continua să funcționeze chiar dacă unele dintre noduri eșuează sau se deteriorează.
5. Recunoașterea modelelor: Rețelele neuronale sunt foarte eficiente pentru aplicațiile de recunoaștere a imaginii și a vorbirii.
Dezavantajele rețelelor neuronale:
1. Lipsa transparenței: rețelele neuronale sunt adesea descrise ca cutii negre, deoarece este dificil de înțeles cum ajung la ieșiri.
2. Complexitatea instruirii: antrenarea unei rețele neuronale poate fi complexă și consumatoare de timp, necesitând adesea seturi mari de date și o cantitate considerabilă de resurse de calcul.
3. Supraadaptare: Rețelele neuronale pot fi predispuse la supraadaptare, ceea ce înseamnă că pot funcționa bine pe datele de antrenament, dar slab pe datele noi.
4. Resurse de calcul ridicate: Rețelele neuronale necesită resurse de calcul semnificative (de exemplu, GPU-uri) pentru a se antrena și a rula, ceea ce le face costisitoare de întreținut.
5. Suport limitat pentru date: rețelele neuronale nu sunt potrivite pentru aplicații cu date limitate, deoarece necesită seturi de date mari și date de antrenament de înaltă calitate pentru a funcționa eficient.
Data publicării: