 Comparez les performances d'un modèle de régression linéaire avec un modèle de réseau neuronal.
Les modèles de régression linéaire sont souvent les modèles les plus simples à utiliser et ne nécessitent généralement pas de prétraitement approfondi des données. De plus, leur vitesse et leur évolutivité signifient qu'ils peuvent fonctionner sur des ensembles de données relativement petits avec une puissance de calcul minimale. Cependant, leurs performances sont généralement inférieures à celles des réseaux de neurones, qui peuvent être plus performants sur des tâches complexes. Les réseaux de neurones sont capables d'apprendre des relations non linéaires complexes entre les entrées et les sorties, mais nécessitent beaucoup plus de données et de ressources informatiques. Ils nécessitent également davantage de prétraitement des données et nécessitent souvent des ensembles de données plus volumineux.