Список проголосовавших за комментарий "Kot_Begemot, я не понимаю почему не применимы. Сети очень часто применяют к прогнозированию вероятностных процессов (собственно ссылка выше на пример вероятностного прогнозирования с помощью сетей). Почти все функции потерь, используемые для обучения, имеют вероятностную интерпретацию — в большинстве своем эта та или иная функция правдоподобия. <br/> <br/> Тут скорее вопрос не принципиальной применимости, а реальных преимуществах и недостатках по сравнению с какими-то другими методами в конкретных условиях.<br/> <br/> У сетей хватает недостатков. Им нужно гораздо больше данных и вычислительных мощностей. Специалисту, который их использует, нужны специальные знания об современных архитектурах — почему они возникли и какие проблемы решают, почему простые (неглубокие и полносвязный) сети не работают в реальных задачах и т.д. Так как область развивается на глазах, то таких специалистов немного. <br/> <br/> Есть и преимущества — основное, что отсутсвует потребность в фичеинжиниринге. <br/> <br/> Тут каждый сравнивает и выбирает. "