港口營運商從大型起重機收集即時感測器資料（旋轉速度、張力、能量、震動、壓力、溫度），並希望應用機器學習進行預測性維護。哪些發現表示基於機器學習的預測性維護解決方案是合適的？（選擇兩項。）

機器學習模型需要足夠且相關的資料來學習模式並做出準確的預測。因此，「過去 3 年的感測器資料以高粒度提供」是合適的，因為高粒度資料提供了豐富的細節，而 3 年的歷史資料則提供了足夠的時間跨度來捕捉趨勢和異常。同樣，「歷史記錄包含公司打算預測的大多數常見起重機故障類型」也是合適的，因為模型需要故障範例來學習如何識別這些故障。如果歷史資料中缺少這些故障類型，模型將無法有效預測它們。 相反，「歷史感測器日誌在某些時期缺少許多資料點和屬性」會導致資料不足或不完整，影響模型效能。「歷史資料顯示，簡單的閾值規則已經能可靠地預測故障」表示現有方法已足夠，無需複雜的機器學習解決方案。「歷史資料僅包含一種起重機型號的故障範例，並且缺少大多數其他營運中起重機類型的故障範例」則表示資料缺乏多樣性，模型可能無法推廣到其他起重機類型。