もし、実際の予測したいデータに画像が欠損していたらどうなる？
実際の予測したいデータに画像が欠損している場合、その画像情報を利用しているモデルでは適切な予測を行うことが難しくなります。画像情報が欠損している場合、その部分の特徴を把握することができず、モデルが正確な推論を行うための情報が不足します。
このような場合、モデルは画像情報を欠損値として扱うか、他の有効な情報だけを利用して予測を行うことになります。例えば、商品タイトルや他の特徴量を基にした予測を行うことが考えられます。ただし、欠損している情報が重要な特徴である場合、モデルの性能に影響を与える可能性があります。
そのため、機械学習モデルを適切に運用するためには、欠損値の処理方法や代替情報の利用方法についても考慮する必要があります。