<s>[INST] 1. Flexibility: Artificial neural networks can adapt to different types of data and tasks, making them versatile for a wide range of applications.
2. Non-linearity: They can capture complex patterns and relationships in data that may not be easily modeled by traditional linear methods.
3. Scalability: Neural networks can be scaled up to handle large amounts of data and complex problems, making them suitable for tasks such as image recognition and natural language processing. [/INST] Tři výhody použití umělých neuronových sítí pro strojové učení jsou:
1. Jsou schopny zpracovávat velké množství dat rychle a přesně.
2. Jsou založeny na podobné struktuře jako lidský mozek, což znamená, že se mohou učit ze svých vstupů a přizpůsobovat se novým datům.
3. Mají schopnost generalizovat, což znamená, že mohou dělat přesné predikce mimo trénovací data. </s>