На сегодняшний день распространенным является применение интеллектуальной инфраструктуры для решения различных задач. В технологиях глубокого обучения, а именно: нейросети, имеется потенциал для улучшения скиллов, автоматизации и создания новых продуктов. В этой статье рассматривается достоинства и недостатки использования нейросетей при улучшении и автоматизации скиллов.
Достоинства нейросетей при рассмотрении достаточно очевидны. Первое и самое большое достоинство - возможность применения нейросетей для распознавания нестандартных ситуаций и сопоставления с реальными данными. Например, можно обучить сеть распознавать типичные ошибки и предлагать правильное решение. Второе, применение нейронной сети для повышения точности, при простых типах задач. Значительно уменьшает время и ресурсы, требуемые для точного решения задачи. И и третьим, применение нейросетей для замены более сложных типов задач.
Будучи такими перспективными, нейросети имеют свои слабые стороны. В первую очередь следует отметить, что существует большое количество технических факторов для достижения поставленных целей с помощью нейросетей: размер данных, их качество и множество других важных параметров. Вторым и третьим минусом являются большая затрата времени и денег на интеграцию и настройку нейросетей. И последним, процесс самого обучения и поиска оптимального решения требует больших вычислительных и памятных ресурсов.
В заключение стоит отметить, что достичь поставленных результатов с помощью нейросетей довольно трудоемко. Надежнее контролировать точность с помощью простого программирования, которое очень эффективно при простых задачах. Тем не менее, при более сложных и интеллектуальных задачах все же следует прибегнуть к услугам нейросетей для достижения поставленных результатов.
