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O aprendizado supervisionado padrão requer milhares de amostras rotuladas para treinamento, enquanto redes profundas tendem a sobreajustar ruídos de pixels, artefatos de fundo e outras características irrelevantes em pequenos conjuntos de dados.
Mesmo usando o modelo ResNet-50 pré-treinado no ImageNet, que foi projetado para reconhecer gatos e cães, ele não consegue diagnosticar efetivamente microfissuras na superfície de metais.
Este caso revela a típica dificuldade de dados escassos no aprendizado de máquina de produção — quando há poucos exemplos de defeitos, estratégias tradicionais de transferência de aprendizado muitas vezes falham, podendo levar à saída de peças defeituosas em massa na linha de produção, resultando em desperdício significativo de materiais e riscos de falhas downstream.