* Qualità e quantità dei dati: Una maggiore precisione richiede spesso dati sempre migliori, che possono essere costosi per acquisire, pulire ed elaborare.
* Complessità del modello: I modelli più accurati sono spesso più complessi, che richiedono hardware più potenti (e quindi costosi) e algoritmi più sofisticati (e costosi).
* Tempo e competenza di sviluppo: Costruire e raffinare modelli accurati richiede scienziati e ingegneri qualificati, portando ad alti costi di manodopera.
* Manutenzione e aggiornamenti: Il mantenimento e l'aggiornamento dei modelli per mantenerli accurati nel tempo comportano anche costi in corso.
In breve, mentre un modello * potenzialmente * più accurato potrebbe essere * più * costoso da sviluppare e mantenere, non è garantito. Un modello più semplice e meno costoso potrebbe ottenere una precisione sufficiente per un compito particolare, rendendolo la soluzione più economica. L'equilibrio ottimale tra accuratezza e costo dipende interamente dall'applicazione specifica e dai suoi requisiti.
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