Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di una rete neurale per compiti di classificazione?
I vantaggi dell'utilizzo di una rete neurale per compiti di classificazione includono la sua capacità di rappresentare confini decisionali complessi, la sua capacità di apprendere l'interazione tra le caratteristiche e la sua maggiore flessibilità nel riconoscere i modelli all'interno dei dati. Le reti neurali hanno anche un bias molto basso e sono in grado di generalizzare i modelli dai dati in modo più efficiente rispetto ad altre tecniche di classificazione come gli alberi decisionali. Tuttavia, il più grande svantaggio delle reti neurali è la difficoltà nell'interpretare il loro output e la loro dipendenza da enormi quantità di dati. Inoltre, i risultati di una rete neurale non possono essere facilmente esaminati e validati, il che è necessario per garantire che non vengano prese decisioni erronee.