需要準備大量的基礎數據，來為機器學習提供素材，良品的照片可能比較容易準備，而不良品的判斷可以通過結合實物或者通過對良品的分析自主判斷。和傳統的計算機算法不同，機器學習本質上人類是無法清楚獲悉機器學習的具體方式的，人類只是建立一個訓練模型，提供素材，剩下的就讓機器自行學習，人類在學習過程中根據結果情況對學習模型進行修改與調校。