 Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'un réseau de neurones pour les tâches de classification ?
Les avantages de l'utilisation d'un réseau de neurones pour les tâches de classification incluent sa capacité à représenter des limites de décision complexes, sa capacité à apprendre l'interaction entre les caractéristiques et sa flexibilité accrue dans la reconnaissance des modèles dans les données. Les réseaux de neurones ont également un biais très faible et sont capables de généraliser des modèles à partir de données plus efficacement que d'autres techniques de classification comme les arbres de décision. Cependant, le plus grand inconvénient des réseaux de neurones est la difficulté d'interpréter sa sortie et sa dépendance à d'énormes quantités de données. De plus, les résultats d'un réseau neuronal ne peuvent pas être facilement examinés et validés, ce qui est nécessaire pour s'assurer qu'aucune décision erronée n'est prise.