Одним из главных достоинств применения нейронных сетей является их способность обучаться на основе имеющихся данных и находить сложные зависимости между входными и выходными данными. Нейронные сети могут самостоятельно извлекать признаки из данных и принимать решения на основе этой информации. Благодаря этому, они могут решать задачи классификации, регрессии, обнаружения аномалий и так далее., которые могут быть сложными для традиционных методов анализа данных.
Нейронные сети также способны адаптироваться к изменяющимся условиям и данным, что делает их гибким инструментом для решения различных задач в реальном мире. Они могут обучаться на новых данных, чтобы улучшить свою производительность и точность.
Кроме того, нейронные сети могут автоматически выявлять скрытые закономерности и партерный в данных, что помогает выявлять новые знания и делать прогнозы на основе имеющихся данных.
Итак, основное достоинство применения нейронных сетей заключается в их способности эффективно обучаться на данных, находить сложные зависимости и принимать автоматизированные решения на их основе.