Masinnägemine ja mudeli valik

Masinnägemine ja mudeli valik on olulised, sest:

• Konkreetne probleem, mida proovite lahendada: Teie valitud masinnägemismudel ja võrk peaksid antud ülesandega hästi sobima. Näiteks kui proovite pildil olevaid objekte klassifitseerida, vajate mudelit, mis on koolitatud sarnase andmekogumiga ja suudab tuvastada teid huvitavate objektide tüübid.
• Andmete kvaliteet: masinõppemudel on ainult nii hea kui andmed, mille põhjal see on koolitatud, seega on oluline, et koolitamiseks ja testimiseks oleksid kvaliteetsed andmed. See võib hõlmata teie enda andmete kogumist ja märgistamist või juba olemasoleva andmestiku kasutamist.
• Saadaolevad arvutusressursid: masinõppemudelite arvutusnõuded võivad erineda, seega peate mudeli valimisel arvestama saadaolevate riist- ja tarkvararessurssidega.
• Nõutav täpsusaste: erinevatel mudelitel võib olla erinev täpsusaste, seega on oluline kaaluda, kui täpne peab teie masinnägemislahendus olema, et teie projekti vajadusi rahuldada.
• Kulud ja aeg: masinõppemudeli valimine ja väljaõpe võib olla aja- ja ressursimahukas protsess, mistõttu on oluline arvestada lahenduse valiku ja juurutamise kuludega ja ajakuluga.