Wichtig ist nicht unbedingt die Menge an Daten, sondern ihre Vielfalt. Das bedeutet, dass unterschiedliche Erscheinungsbilder von Fehlertypen relevant für eine gute und repräsentative Stichprobe von Fehlern sind, auf deren Basis das Maddox AI-System lernen kann. Wir brauchen nicht viele OK-Bilder, da die Vielfalt dort geringer als bei den NOK-Bildern ist. Dementsprechend liegt unser Fokus auf Bildern mit Fehlern. Wir können Ihnen folgende grobe Faustregel geben: In 90% der Fälle sind 50 Bilder pro Aufgabe (z.B. 50 NOK-Bilder einer Fehlerklasse) ausreichend. In 10% der Fälle werden noch 50 weitere Bilder (d. h. 100 insgesamt) benötigt, um das Maddox AI-System verlässlich auf ihren Anwendungsfall anzupassen.