سه مزیت استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری ماشین را فهرست کنید.
۱. سازگاری: شبکه‌های عصبی مصنوعی سیستم‌های بسیار سازگاری هستند که قادرند از طریق تکنیک‌هایی مانند پس‌انتشار خطا، از داده‌های جدید یاد بگیرند و پاسخ‌های خود را تنظیم کنند. این امر آنها را برای مدیریت مجموعه داده‌های متغیر، غیرخطی و پیچیده و مدل‌سازی روابطی که توصیف آنها با معادلات ریاضی سنتی دشوار است، بسیار مناسب می‌سازد.

۲. مدیریت پیچیدگی: شبکه‌های عصبی قادر به مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده هستند، که آنها را برای وظایفی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و سایر کاربردهایی که در آنها داده‌های input بزرگ، بدون ساختار یا ممکن است حاوی خطا و نویز باشند، مفید می‌سازد.

۳. مقاومت: شبکه‌های عصبی مصنوعی ذاتاً سیستم‌های مقاومی هستند، به این معنی که می‌توانند حتی در حضور داده‌های ناقص، مبهم یا نویزدار به طور مؤثر به کار خود ادامه دهند. این به دلیل رویکرد محاسباتی توزیع شده آنهاست، که در آن هر گره پردازش به output کلی کمک می‌کند و هیچ گره منفردی برای موفقیت شبکه حیاتی نیست.