>>889
分類タイプのAIなら、最初のデータセットが十分な性能を示すと分かった後で
それを使って作業をする度に新たなデータを得ていく事になるよね

そしたらそこでミスがあったりしたら、それは(人手で正しく分類してから)
データセットに加えて新たに訓練して、それを再び実地に出す事になる

場合によってはデータが増え過ぎた！って事もあるだろうから
その時にはあまりにも簡単に分類でき過ぎるものを除いて
難しいものを選んで加えることになる

日本郵船では船の機関の異常検出に使ったのか
こういう使い方をされるのは実に素晴らしい

しかし、一部の経営ギリギリの企業だと
「この程度の異常でガタガタいってんじゃねーよあと1年は動くだろ？
止まるギリギリまで使ってから整備出せよそうじゃねえと金の無駄だろうが
うちはギリギリの自転車操業なんだよ？じゃあ俺は帰るからな(社長はベンツで帰る)」

って訳で、こういう会社だと「交換すべき時期に入っているかどうか」のマージンを
思い切り小さくしないといかん
その結果は不幸な事になるが