Zdjęcie może wskazać problem. Nie zawsze wyjaśni jego przyczynę.

Obraz to fragment kontekstu

Nie pokazuje całej historii pogody, gleby, zabiegów i rozmieszczenia objawów.

Zbiór treningowy określa granice modelu

System może gorzej działać na odmianach, fazach rozwojowych albo aparatach nieobecnych podczas uczenia.

Warunki światła wpływają na zdjęcie

Model laboratoryjny nie zawsze zachowuje jakość w polu.

Fałszywy alarm i przeoczenie mają różne koszty

W monitoringu można tolerować więcej alarmów niż w automatycznym sterowaniu zabiegiem.

Najlepszy system pokazuje niepewność

Poziom pewności lub kilka możliwych klas są często bardziej użyteczne niż jedna zawsze pewna odpowiedź.

AI.Agro nie wydaje diagnoz polowych

Opisujemy narzędzie i jego ograniczenia, nie zastępujemy lustracji i kwalifikowanej decyzji.