I vantaggi dell'utilizzo di una rete neurale per le attività di classificazione includono la sua capacità di rappresentare limiti decisionali complessi, la sua capacità di apprendere l'interazione tra le caratteristiche e la sua maggiore flessibilità nel riconoscere i modelli all'interno dei dati. Le reti neurali hanno anche una distorsione molto bassa e sono in grado di generalizzare i modelli dai dati in modo più efficiente rispetto ad altre tecniche di classificazione come gli alberi decisionali. Tuttavia, il più grande svantaggio delle reti neurali è la difficoltà nell'interpretare il suo output e la sua dipendenza da enormi quantità di dati. Inoltre, i risultati di una rete neurale non possono essere facilmente esaminati e convalidati, il che è necessario per garantire che non vengano prese decisioni errate.
Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di una rete neurale per le attività di classificazione?