Sinir ağlarının avantajları:
1. Doğrusal olmayan fonksiyon yaklaşımı: Sinir ağları, herhangi bir doğrusal olmayan fonksiyona yaklaşabilir, bu da onları oldukça karmaşık problemleri çözmek için uygun kılar.
2. Uyarlanabilirlik: Sinir ağları, yeni bilgileri öğrenme ve bunlara uyum sağlama yeteneğine sahiptir, bu da onları gerçek zamanlı öğrenme gerektiren uygulamalar için oldukça yararlı kılar.
3. Paralel işleme: Sinir ağları, birden fazla girişi aynı anda işleyebilir, bu da onları son derece hızlı ve verimli hale getirebilir.
4. Hata Toleransı: Sinir ağları hataya oldukça dayanıklıdır, yani bazı düğümler arızalansa veya hasar görse bile çalışmaya devam edebilirler.
5. Örüntü Tanıma: Sinir ağları, görüntü ve konuşma tanıma uygulamaları için oldukça etkilidir.
Sinir Ağlarının Dezavantajları:
1. Şeffaflık eksikliği: Sinir ağları, çıktılarına nasıl ulaştıklarını anlamak zor olduğu için genellikle kara kutular olarak tanımlanır.
2. Eğitim karmaşıklığı: Bir sinir ağını eğitmek, genellikle büyük veri kümeleri ve önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektiren karmaşık ve zaman alıcı olabilir.
3. Fazla uydurma: Sinir ağları fazla uydurmaya eğilimli olabilir, bu da eğitim verilerinde iyi performans gösterirken yeni verilerde kötü performans gösterebilecekleri anlamına gelir.
4. Yüksek hesaplama kaynakları: Sinir ağları, eğitmek ve çalıştırmak için önemli hesaplama kaynakları (örn. GPU'lar) gerektirir, bu da bakımlarını pahalı hale getirir.
5. Sınırlı veri desteği: Sinir ağları, etkili bir şekilde performans göstermeleri için büyük veri kümeleri ve yüksek kaliteli eğitim verileri gerektirdiğinden, sınırlı verilere sahip uygulamalar için uygun değildir.
Yayın tarihi: