Se ha demostrado que las redes neuronales superan a varios algoritmos de aprendizaje automático en muchos dominios de la industria. Siguen aprendiendo hasta que sale con el mejor conjunto de características para obtener un rendimiento predictivo satisfactorio. Sin embargo, una red neuronal escalará sus variables en una serie de números que una vez que la red neuronal termina la etapa de aprendizaje, las características se vuelven indistinguibles para nosotros.
Si todo lo que nos importara fuera la predicción, una red neuronal sería el algoritmo de facto utilizado todo el tiempo. Pero en un entorno de la industria, necesitamos un modelo que pueda dar sentido a una característica / variable para las partes interesadas. Y es probable que estos interesados sean cualquier persona que no sea alguien con conocimientos de deep learning o machine learning.