एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य को सिमुलेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक कम्प्यूटेशनल मॉडल है। यह इंटरकनेक्टेड नोड्स के एक नेटवर्क के माध्यम से जटिल समस्याओं को संसाधित करने और हल करने में सक्षम है, जिसे न्यूरॉन्स कहा जाता है। स्केलेबिलिटी एक महत्वपूर्ण विशेषता है जो एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लाभों और नुकसानों का मूल्यांकन करते समय विचार करने के लिए है। एएनएन नेटवर्क के कुछ फायदे और नुकसान स्केलेबिलिटी के संदर्भ में हैंः 1. बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण के लिए अनुकूलन योग्य: एएनएन नेटवर्क अत्यधिक स्केलेबल होते हैं जब यह बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण की बात आती है। 2. सही वास्तुकला के साथ, वे आसानी से बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग कर सकते हैं, उन्हें छवि पहचान, भाषण पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे मामलों के लिए उपयोग करने के लिए।
स्केलेबिलिटी के मामले में कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के क्या फायदे या नुकसान हैं?