Сверточные нейронные сети (CNN) отличаются от классических алгоритмов машинного обучения способностью работать с данными, имеющими пространственную или растровую структуру, такими как изображения. 3 Они подходят для распознавания образов, классификации изображений, а также обработки и анализа видеоданных. 3

Классические алгоритмы машинного обучения, например линейные модели или деревья решений, требуют меньшего количества данных, быстрее обучаются, а результат зачастую интерпретируется проще. 2 Они хорошо справляются, когда можно подобрать простую гипотезу, интерпретировать результат, избежать избыточных расчётов. 2

Таким образом, основное отличие в том, что CNN эффективны при работе с изображениями и видеозаписями благодаря своей способности улавливать локальные пространственные зависимости в данных. 3 Классические алгоритмы же востребованы, когда нужно подобрать простую гипотезу, интерпретировать результат, избежать избыточных расчётов. 2