Znakomicie sprawdza się w podejmowaniu decyzji w warunkach braku wszystkich danych, rozumowaniu logicznym, zarządzaniu więdzą i diagnostyce.
Część szerszej rodziny metod uczenia maszynowego opartych na samouczących się sztucznych sieciach neuronowych.
Pozyskanie szerokiego spektrum danych diagnostycznych oraz wynikowych pozwala na rozwój głębokich sieci neuronowych.
151 typów
20 typów
16 typów