Pros de: Redes neuronales
Pros
- Las redes neuronales son flexibles y pueden usarse para problemas de regresión y clasificación.
- Las redes neuronales son buenas para modelar con datos no lineales con gran cantidad de entradas; por ejemplo, imágenes.
- Una vez entrenadas, las predicciones son bastante rápidas.
- Las redes neuronales se pueden entrenar con cualquier cantidad de entradas y capas.
Contras de: Redes neuronales
- Las redes neuronales son cajas negras , lo que significa que no podemos saber cuánto influye cada variable independiente en las variables dependientes.
- Es computacionalmente muy costoso y requiere mucho tiempo entrenar con CPU tradicionales.
- Las redes neuronales dependen mucho de datos de entrenamiento.