Небольшой бенчмарк (вроде этого): генерируем данные, потом тренируем на них нейросеть (DL - deep learning) и статистические модели (ML - machine learning). Оценивать результат будем по точности (Confusion Matrix) и контурному графику Decision Boundary, а также по времени тренировки. Мы классифицируем синтетические данные тремя способами (на разном количестве данных, от 1000 до 100 000 примеров):
-
DL модель с одним слоем из 8 нейронов
-
Support Vector Classifier
-
Decision Tree Classifier