Різниця в основному полягає в тому, як класифікуються нелінійні дані. По суті, SVM використовує нелінійне відображення, щоб зробити дані лінійно роздільними, отже функція ядра є ключовою. однак, ANN використовує багаторівневе з’єднання та різні функції активації для вирішення нелінійних проблем.

Нейронна мережа вимагає великої кількості вхідних даних порівняно з SVM. Чим більше даних надходить у мережу, тим краще узагальнюватиметься й точніше прогнозуватиметься з меншою кількістю помилок. З іншого боку, SVM і Random Forest потребують набагато менше вхідних даних.

Згорточні нейронні мережі (CNN) зазвичай краще, ніж Support Vector Machines (SVM) для класифікації зображень, оскільки вони здатні вивчати складніші функції із зображень. CNN спеціально розроблені для вилучення ознак із зображень, тоді як SVM є класифікаторами більш загального призначення.

1) SVM не підходять для великих наборів даних Відомо, що вихідна реалізація SVM має конкретну теоретичну основу, але вона не підходить для класифікації у великих наборах даних з однієї простої причини — складність навчання алгоритму сильно залежить від розміру набору даних.

CNN (згорточна нейронна мережа) кращий за ШНМ для завдань обробки зображень завдяки його здатності автоматично вивчати ієрархічні характеристики та зберігати просторову інформацію.