Ventajas y desventajas de las Redes Neuronales

Debido a su constitución y a sus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro. La ventaja más importante de las redes neuronales es que pueden utilizarse para la solución de problemas que son demasiado complejos para las técnicas convencionales: problemas que no tienen un algoritmo específico para su solución, o cuyo algoritmo es demasiado complejo para ser encontrado. Por lo tanto, son de especial utilidad cuando existen grandes cantidades de datos y mucha incertidumbre en cuanto a la manera de como estos son producidos.

Ventajas del uso de las Redes Neuronales 

Entre las ventajas se incluyen:

•  Aprendizaje Adaptativo. Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia inicial.
•  Tolerancia a fallos. La destrucción parcial de una red conduce a una degradación de su estructura; sin embargo, algunas capacidades de la red se pueden retener, incluso sufriendo un gran daño
• Operación en tiempo real. Los cómputos neuronales pueden ser realizados en paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener esta capacidad.

Desventas del uso de las Redes Neuronales

Entre ellas destacamos:

• Es preciso conocer bien el problema que se desea modelizar
• El efecto caja negra “black box”. Los datos entran en la caja negra y se obtienen las predicciones, pero no se revela normalmente la naturaleza de las relaciones entre las variables independientes y dependientes.
•  Los procesos son muy largos.
•   Requieren la definición de muchos parámetros antes de poder aplicar la metodología.