Ένα ΑΝΝ έχει πολλά πλεονεκτήματα, αλλά ένα από τα πιο αναγνωρισμένα είναι το γεγονός ότι το μοντέλο μπορεί πραγματικά να μάθει, χρησιμοποιώντας μια σειρά εργαλείων από την παρατήρηση των συνόλων δεδομένων.
Με αυτό τον τρόπο, το ANN χρησιμοποιείται ως εργαλείο προσέγγισης τυχαίων λειτουργιών.
Αυτοί οι τύποι εργαλείων συμβάλλουν στην εκτίμηση των πλέον οικονομικών και ιδανικών μεθόδων για την εξεύρεση λύσεων, ενώ καθορίζουν λειτουργίες ή διανομές υπολογιστών. H GMX μπορεί να σας βοηθήσει στην επιλογή των σωστών αλγορίθμων και να τις χρησιμοποιήσετε ως τρόπο λήψης δειγμάτων δεδομένων αντί για ολόκληρα σύνολα δεδομένων για να φτάσετε σε λύσεις που εξοικονομούν χρόνο και χρήμα.

Τα ANN έχουν τρία στρώματα που είναι διασυνδεδεμένα.
Το πρώτο στρώμα αποτελείται από νευρώνες εισόδου.
Αυτοί οι νευρώνες στέλνουν δεδομένα στο δεύτερο στρώμα, το οποίο με τη σειρά του στέλνει τους νευρώνες εξόδου στο τρίτο στρώμα.
Το νευρικό δίκτυο μαθαίνει από τα δεδομένα που έχουν αναλυθεί και δεν απαιτεί επαναπρογραμματισμό, αλλά αναφέρονται ως μοντέλα "black box" και παρέχουν πολύ λίγη εικόνα για αυτά που πραγματικά κάνουν αυτά τα μοντέλα. Ο χρήστης πρέπει απλώς να τροφοδοτήσει την είσοδο, να παρακολουθήσει τις εξελίξεις και να περιμένει την έξοδο.

Η κατάρτιση ενός ΑΝΝ συνεπάγεται με επιλογή από τα επιτρεπόμενα μοντέλα για τα οποία υπάρχουν αρκετοί συναφείς αλγόριθμοι.

• Η ικανότητα του να είναι αυτοματοποιημένες οι εφαρμογές μηχανικής μάθησης. Μπορούν να αναμιγνύονται και να ταιριάζουν σε οποιοδήποτε αριθμό πλατφόρμων, χωρίς ουσιαστικά να απαιτούνται θύρες ή δοκιμές. Επειδή υπάρχουν σε δοχεία, μπορούν να λειτουργούν σε ένα εξαιρετικά κατανεμημένο περιβάλλον και μπορείτε να τοποθετήσετε αυτά τα δοχεία κοντά στα δεδομένα που αναλύουν οι εφαρμογές.

• Η δυνατότητα έκθεσης των υπηρεσιών των συστημάτων μηχανικής μάθησης που υπάρχουν μέσα στα containers ως υπηρεσίες. Αυτό επιτρέπει σε εξωτερικές εφαρμογές,είτε είναι βασισμένες σε containers είτε όχι, να αξιοποιούν αυτές τις υπηρεσίες οποιαδήποτε στιγμή, χωρίς να χρειάζεται να μετακινήσετε τον κώδικα μέσα στην εφαρμογή.

• Η δυνατότητα συσσωμάτωσης και προγραμματισμού της επεξεργασίας Container, για να επιτρέψει στις εφαρμογές εκμάθησης μηχανής που υπάρχουν στα Containers να επεκταθούν.

• Η ικανότητα δημιουργίας συστημάτων εκμάθησης μηχανών που αποτελούνται από containers που λειτουργούν ως χαλαρά συζευγμένα υποσυστήματα. Αυτή είναι μια ευκολότερη προσέγγιση για τη δημιουργία μιας αποτελεσματικής αρχιτεκτονικής εφαρμογών όπου μπορείτε να κάνετε πράγματα όπως να θέσετε τη μεταβλητότητα στο δικό της τομέα χρησιμοποιώντας containers.