Преимущества нейронных сетей по сравнению с традиционными алгоритмами:

• Самообучаемость. 2 Алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя неочевидные для людей методы. 2
• Эффективная фильтрация шумов. 2 Нейросети могут игнорировать шумы и обрабатывать лишь необходимую информацию. 2
• Адаптация. 2 Адаптация позволяет нейронным сетям быть готовыми к возможным переменам во входных данных и продолжать работать эффективно. 2
• Отказоустойчивость. 2 Даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшится. 2
• Скорость работы. 25 Нейронные сети состоят из множества микропроцессоров, которые позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. 2

Недостатки нейронных сетей:

• Сложность обучения. 1 Это ручной процесс, требующий времени и мощных вычислительных ресурсов. 1
• Зависимость от данных. 1 Ошибки в данных могут привести к неверным результатам. 1
• Ресурсозатратность. 1 Для эффективной работы нейронных сетей иногда требуются специализированные сервера, что делает внедрение сложных систем трудоёмким и дорогостоящим. 1

Преимущества традиционных алгоритмов: они часто более понятны и предсказуемы. 1 Например, создание текста вручную может дать более глубокое и индивидуальное понимание материала. 1 Недостатки традиционных методов: их медленность и трудоёмкость. 1

Выбор между нейронными сетями и традиционными алгоритмами зависит от конкретной задачи, доступных данных и вычислительных ресурсов. 3