Det finns flera anledningar till varför det inte alltid är bra att använda automatiserade vektoriseringsverktyg.
- Förlust av kontroll – När du använder ett automatiserat vektoriseringsverktyg, tappar du kontrollen över hur vektorn skapas och vilka funktioner och egenskaper som betonas eller prioriteras. Det kan resultera i vektorer som inte är optimala för din specifika användning.
- Felaktiga vektorer – Automatiserade vektoriseringsverktyg kan inte alltid avgöra vilka funktioner eller egenskaper som är viktigast för en specifik uppgift eller vilken kontext som är relevant. Detta kan leda till att vektorerna blir felaktiga eller missvisande. Exempelvis kan plottrar eller andra maskiner ge dåliga, eller rentav felaktiga, slutresultat.
- Överanpassning – Automatiserade vektoriseringsverktyg kan överanpassa till träningsdatan och därmed skapa vektorer som inte alltid generaliserar väl för nya data. Detta kan leda till att vektorerna är för specifika och inte kan användas för olika typer av uppgifter.
- Förlorad information – Automatiserade vektoriseringsverktyg kan ta bort information som är relevant för vektorns betydelse eller kontext. Detta kan göra det svårt att tolka och använda vektorn på ett meningsfullt sätt.
Sammanfattningsvis är det inte alltid bra att använda automatiserade vektoriseringsverktyg eftersom de kan leda till felaktiga, överanpassade eller förlorade vektorer och förlust av kontroll över vektorernas egenskaper och funktioner. Vi hjälper dig med att ta hand om din vektorisering istället.
