Pros y Contras de Redes Neuronales

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.

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