Die Verwendung eines neuronalen Netzwerkmodells bietet eine Reihe von Vorteilen, insbesondere die Anpassungsfähigkeit des Netzwerks an eine Vielzahl von Parametern und Datenanforderungen sowie die Tatsache, dass es einfach zu verwenden ist und nur minimale Statistiken erfordert. Training. Darüber hinaus haben neuronale Netze die Fähigkeit zu lernen (in einem begrenzten Sinne), was sie zum nächsten Modell macht, das einem menschlichen Operator zur Verfügung steht.
Neurale Netze sind fortgeschritten genug, um auch komplexe Beziehungen zwischen Ein- und Ausgängen zu erkennen, was ein weiterer Vorteil bei der Verwendung dieses Modells ist.
Natürlich sind neuronale Netze nicht ohne Nachteile. Aufgrund der komplizierten und fortgeschrittenen Natur des Modells sind sie beispielsweise sehr schwierig zu entwerfen.
Die Anpassungsfähigkeit und Empfindlichkeit eines neuronalen Netzes ist sicherlich von Vorteil, bringt aber auch Probleme mit sich. Da ein neuronales Netzwerk selbst auf kleinste Datenänderungen reagiert, kann es daher oft sehr schwierig sein, analytisch zu modellieren.
Der Betrieb eines neuronalen Netzwerks erfordert auch eine enorme Menge an Rechenressourcen, was es für einige Unternehmen und Anwendungen teuer und möglicherweise unpraktisch macht.
Außerdem sind neuronale Netze zwar hervorragend und verarbeiten große Datenmengen, dieser Vorteil verringert sich jedoch im Verhältnis zur Größe einer Datenstichprobe. Kleine Stichproben werden beispielsweise nicht effektiv verwendet, da das Netzwerk mit großen Stichproben am besten funktioniert.
