多クラス分類モデルを開発する際には、いくつかの課題が予想されます。まず、データの不均衡が大きな問題です。異なる欠陥の種類によって、サンプル数が偏ることがあり、これがモデルの学習に影響を与える可能性があります。次に、特徴抽出の難しさも挙げられます。異なる欠陥の特徴を正確に捉えるためには、適切な特徴量を選定する必要がありますが、これは特に画像データにおいて難易度が高いです。また、モデルの過学習も懸念されます。特に複雑なモデルを使用する場合、訓練データに対して過剰に適合し、新しいデータに対する一般化能力が低下する可能性があります。さらに、計算リソースの制約も考慮する必要があります。多クラス分類モデルは、特に大規模なデータセットを扱う場合、計算負荷が高くなるため、効率的なアルゴリズムやハードウェアの選定が重要です。