 וואָס זענען די אַדוואַנטידזשיז און דיסאַדוואַנטידזשיז פון ניצן אַ נעוראַל נעץ פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס?
א נעוראַל נעץ איז אַ טיפּ פון מאַשין לערנען וואָס איז מאָדעלעד נאָך די סטרוקטור פון די מענטשלעך מאַרך. נעוראַל נעטוואָרקס זענען קאַמאַנלי געניצט פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס רעכט צו זייער פיייקייט צו ידענטיפיצירן פּאַטערנז אין דאַטן און מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן. עס זענען עטלעכע אַדוואַנטידזשיז און דיסאַדוואַנטידזשיז צו נוצן נעוראַל נעטוואָרקס פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס. אַדוואַנטאַגעס: - הויך אַקיעראַסי: נעוראַל נעטוואָרקס קענען דערגרייכן הויך אַקיעראַסי רייץ ווען טריינד און אָפּטימיזעד ריכטיק. - האַנדלינג קאָמפּלעקס רעלאַטיאָנשיפּס: נעוראַל נעטוואָרקס זענען געזונט סוטאַד פֿאַר האַנדלינג קאָמפּלעקס און ניט-לינעאַר באציונגען צווישן ינפּוץ און אַוטפּוץ, וואָס איז אָפט דער פאַל מיט קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס. - אַדאַפּטאַביליטי: נעוראַל נעטוואָרקס קענען לערנען און אַדאַפּט צו נייַע דאַטן, וואָס מאכט זיי עפעקטיוו פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס ווו דאַטן טשאַנגינג אָדער יוואַלווינג. - ראַבוסטנאַס: נעוראַל נעטוואָרקס זענען לעפיערעך שטאַרק צו ראַש און פעלנדיק דאַטן, אַלאַוינג זיי צו דורכפירן געזונט אפילו ווען דאַטן קוואַליטעט איז נישט גאנץ. - פּאַראַלעל פּראַסעסינג: נעוראַל נעטוואָרקס קענען נוצן פּאַראַלעל פּראַסעסינג, אַלאַוינג פאַסטער טריינינג און פאָרויסזאָגן צייט. דיסאַדוואַנטידזשיז: - ריקוויירז גרויס דאַטאַסעץ: נעוראַל נעטוואָרקס דאַרפן גרויס דאַטאַסעץ צו באַן יפעקטיוולי. אויב די דאַטאַסעט איז צו קליין, דער מאָדעל קען אָוווערפיט און דורכפירן שוואַך אויף נייַע דאַטן. - שווארצע באָקס מאָדעל: נעוראַל נעטוואָרקס זענען אָפט גערעכנט ווי שוואַרץ באָקס מאָדעלס, טייַטש עס קען זיין שווער צו פֿאַרשטיין ווי דער מאָדעל מאכט זיין פֿאָרויסזאָגן. דאָס קען מאַכן עס טשאַלאַנדזשינג צו טייַטשן רעזולטאַטן און דערקלערן זיי צו אנדערע. - קאַמפּיוטישאַנאַלי טייַער: טראַינינג און אָפּטימיזינג אַ נעוראַל נעץ קענען זיין אַ קאַמפּיוטישאַנאַלי טייַער פּראָצעס, ריקוויירינג שטאַרק ייַזנוואַרג און לאַנג טריינינג צייט. - טשאָאָסינג די רעכט אַרקאַטעקטשער: טשאָאָסינג די רעכט אַרקאַטעקטשער און כייפּערפּאַראַמאַטערז פֿאַר אַ נעוראַל נעץ קענען זיין אַ שווער פּראָצעס, וואָס ריקווייערז אַ טיף פארשטאנד פון דעם פּראָבלעם און דאַטן. - שפּירעוודיק צו אַדווערסאַריאַל אַטאַקס: נעוראַל נעטוואָרקס קענען זיין שפּירעוודיק צו אַדווערסאַריאַל אַטאַקס, ווו קליין ענדערונגען צו די אַרייַנשרייַב דאַטן קענען פאַרשאַפן די מאָדעל צו מאַכן פאַלש פֿאָרויסזאָגן. קוילעלדיק, נעוראַל נעטוואָרקס קענען זיין אַ שטאַרק געצייַג פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס, אָבער עס איז וויכטיק צו זיין אַווער פון זייער לימיטיישאַנז און צו נוצן זיי אַפּראָופּרייטלי.