Список проголосовавших за комментарий "ПBМ, тут дело практики — не сказать, что это как-то совсем не верно, но в большинстве случаев (близко к 100%) градиентный бустинг даст лучший результат на сгенеренных в ручную фичах, чем нейронные сети, будет быстрее учиться, быстрее применяться после обучения (особенно на небрежных деревьях), может работать на небольших семплах и не нужно будет выдумывать никакую архитектуру — он просто будет работать из коробки (или не будет, но тогда и сети не помогут). Собственно докладчик примерно это и сказал — бустиг с дефолтными настройками на сгенетенных фичах работал гораздо лучше нейронных сетей. И это результат не только докладчика, а известный факт из соревнований по машинному обучению — достаточно немного потусоваться на Kaggle или его аналогах — где есть ручные фичи, там будет бусинг в первую очередь. <br/> Ваши уши никакими индикаторами не пользуются — они воспринимают давление (а не слова, буквы и звуки), глаза фотоны (а не образы) и т. д. индикаторы создаются мозгом из сырого сигналы, который вы на уровне сознания не осознаете. Сознание вам пихает образы, которые являются очень не тривиальным преобразованием сырых сигналов. <br/> В сети пихают немного преобразованный сигнал, но обычно это самые базовые преобразования сырого сигнала — масштабирование к диапазону (-1, 1) — обычно ускоряет сходимость, преобразование Фурье (последние обычно из-за слабости железа и от этого постепенно отказываются и пихаются сырой звук), для слов эмбединг в низкоразмерное пространство, который по сути является очень простой сетью, работающей с сырым сигналом (номером слова из словаря)."