Некоторые преимущества использования нейронных сетей для прогнозирования:

• Самообучаемость. 1 Алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя не очевидные для людей методы. 1
• Эффективная фильтрация шумов. 1 Нейросети могут игнорировать шумы и обрабатывать лишь необходимую информацию. 1
• Адаптация. 1 Нейронные сети готовы к возможным переменам во входных данных и продолжают работать эффективно. 1
• Отказоустойчивость. 1 Даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшается. 1
• Скорость работы. 1 Нейронные сети позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. 1
• Учёт большого набора факторов. 4 Нейронные сети способны ассоциировать большой набор факторов с анализируемым параметром, что позволяет учесть большое количество разнообразных входных параметров. 4

Некоторые недостатки использования нейронных сетей для прогнозирования:

• Требует много данных для обучения. 2 Чем сложнее задача, тем больше данных требуется и тем дольше модель учится. 2
• Сложно интерпретировать полученные результаты. 2 Нет чётких критериев, чтобы понять, почему нейронная сеть приняла определённое решение. 2
• Не гарантирует верное решение задачи, так как зависит от данных, которые выбрал для неё человек. 3
• Занимают много места на сервере: чем сложнее задача, которую решает нейросеть, тем больше её объём. 3
• Проблема переобучения. 5 Когда нейросеть излишне подстраивается под данные, повышается риск упустить другие важные решения. 3