Преимущества:

Обучение на больших объемах данных: Нейронные сети могут обрабатывать огромные объемы данных, что позволяет извлекать сложные закономерности и создавать более точные модели.
Способность к обобщению: Нейронные сети могут обобщать извлеченные из данных закономерности и применять их для классификации или предсказаний на новых данных.
Автоматическое извлечение признаков: Нейронные сети способны автоматически извлекать признаки из данных, что позволяет обрабатывать сложные, неструктурированные данные, такие как изображения, речь или текст.
Распараллеливание: Нейронные сети могут быть эффективно распараллелены на графических процессорах (GPU), что ускоряет их обучение и применение в реальном времени.
Ограничения:

Необходимость большого объема данных для обучения: Для эффективного обучения нейронных сетей требуется значительное количество размеченных данных. Без достаточного объема данных модель может быть недообучена или переобучена.
Высокие вычислительные требования: Обучение нейронных сетей требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при использовании больших моделей или объемных данных.