Нейросетевые модели (или, как их часто называют, Мидл+) являются аналитическими инструментами, которые извлекают знания из больших массивов данных, интегрируясь в инструменты машинного обучения. Однако они все еще меньше приспосабливаются к окружающему нас динамичному обстоятельству, а оно может играть ключевую роль в реализации технологии ИИ по мере ее развития. Интересно, что после достаточно длительного времени существования этих моделей, мнение экспертов в области ИИ по их применению по-прежнему неоднозначно.

На практике это проявляется в том, что некоторые исследователи в области AI не считают нейронные сети приемлемыми для реального применения, а другие наоборот признают ключевую роль этого метода в современной аналитической практике. Несмотря на различия в окончательных выводах о нейросетях, существуют общие особенности: почти все авторы признают, что нейросети обладают объемами обработки большего масштаба и имеют преимущества перед постоянно обновляемыми данными, а также они могут помочь аналитикам в анализе большого массива данных, что невозможно для других моделей.

Что касается преимуществ и недостатков нейросетей по сравнению с другими аналитическими инструментами, то они могут быть довольно сложны для построения, а также потреблять большое количество времени и ресурсов для тренировки. Поэтому многие исследователи в области ИИ считают, что использование машинного обучения не всегда представляет преимущество перед более быстрыми и простыми алгоритмами достижения более высоких точностей.

Заключительно, мнение профессионалов в отношении нейросетей может быть разное, однако их потенциал для улучшения аналитических процессов безусловно существует. Использование нейросетей может улучшить моделирование и прогнозирование, и их возможности по масштабированию могут оказать давление на маркетинг, продажи и услуги. В целом, выбор нейросети или других аналитических инструментов зависит от предметной области и глобальной цели программы ИИ.