Некоторые отличия нейросетевых моделей от традиционных статистических методов анализа данных:

• Анализ данных. 1 Традиционные методы ограничены в возможностях анализа и полагаются на заранее определённые статистические методы. 1 Нейросетевые модели используют алгоритмы машинного обучения для выявления сложных закономерностей и предсказаний на основе данных, что позволяет проводить более глубокий анализ. 1
• Гибкость и адаптивность. 1 Традиционные методы менее гибкие и не способны адаптироваться к изменениям в данных или окружающей среде. 1 Нейросетевые модели способны адаптироваться к изменениям в данных и условиях рынка, что делает их более подходящими для динамичных сред. 1
• Прогнозирование и предсказания. 1 Прогнозирование традиционных методов часто основывается на простых статистических моделях, что может привести к неточным результатам. 1 Нейросетевые модели способны использовать современные алгоритмы для создания более точных прогнозов на основе анализа больших данных и выявления скрытых закономерностей. 1
• Обработка неструктурированных данных. 1 Традиционные методы ограничены в обработке только структурированных данных, таких как таблицы и базы данных. 1 Нейросетевые модели способны анализировать неструктурированные данные, такие как текст, изображения и видео, что открывает новые возможности для анализа и понимания информации. 1
• Предположения. 5 Большинство статистических методов связано с построением моделей, основанных на тех или иных предположениях и теоретических выводах. 5 Нейросетевой подход не связан с такими предположениями, он одинаково годится для линейных и сложных нелинейных зависимостей. 5