Команда должна автоматизировать проверку фотографий с дронов для обнаружения корродированных участков (возможно несколько участков на фото). Коррозия появляется только примерно в 0,1% фотографий. Инженеры классифицируют каждый корродированный участок как требующий срочного ремонта, планового обслуживания или не требующий действий. Какую комбинацию шагов должна предпринять команда для создания этого решения? (Выберите три.)

Для обнаружения нескольких корродированных участков на одном изображении требуется модель обнаружения объектов, которая может идентифицировать и локализовать каждый экземпляр коррозии. Поскольку коррозия встречается редко (0,1% фотографий), аугментация изображений для редкого класса (фото с коррозией) необходима для увеличения количества обучающих примеров и улучшения обобщающей способности модели. После обнаружения участков коррозии, для классификации их по степени серьезности (срочный ремонт, плановое обслуживание, не требуется действий) подойдет классификатор, такой как XGBoost. Amazon Rekognition не подходит, так как он не предназначен для обнаружения специфических дефектов, таких как коррозия, без предварительного обучения пользовательской модели. Кластеризация k-средних не является подходящим методом для определения степени коррозии, так как это задача классификации или регрессии. Аугментация изображений без коррозии не поможет решить проблему несбалансированности редкого класса коррозии.