훈련 되 고 나 면 , 신경 네트워크 컴포넌트 모델 ( 도 8 의 47 ) 은 서버 메모리 ( 예 를 들 어 , 도 8 의 16 ) 와 같 은 메모리 내 에 , 네트워크 컴포넌트 ( 도 8 의 47 ) 의 비 - 일시 적 메모리 내 에 , 또는 데이터베이스 ( 예 를 들 어 , 도 8 의 880 ) 에 저장 될 수 있 다 . 다음 으로 , 훈련 된 네트워크 모델 은 네트워크 추론 단계 들 ( 2527 ) 에서 모바일 디바이스 이미지 들 및 / 또는 결함 분석 이 요구 되 는 데이터 ( 도 8 의 45 , 46 ) 가 제시 될 때 유용 한 출력 ( 예 를 들 어 , 디바이스 에 연관 된 분류 된 결함 들 ) 을 계산 하 기 위해 사용 될 수 있 다 . 훈련 된 신경 네트워크 는 예 를 들 어 특정 훈련 된 네트워크 구성 에 대해 저장 된 가중치 들 및 바이어스 들 을 로딩 함 으로써 구성 된다 ( 2565 ) . 환자 데이터 입력 들 은 예측 된 결과 들 을 획득 하 기 위해 , 훈련 되 고 구성 된 신경 네트워크 컴포넌트 ( 도 8 , 47 ) 에 제시 된다 . 바람직 한 실시 예 에서 , 예측 된 결과 들 은 식별 된 결함 들 을 갖 는 결함 분류 , 또는 디스플레이 된 히트 맵 을 갖 는 결함 분류 중 하나 를 포함 한다 . 따라서 , 관심 있 는 디바이스 에 대해 , 디바이스 이미지 들 및 / 또는 데이터 ( 2560 ) 는 예측 된 결과 들 ( 2575 ) 을 생성 하 기 위해 , 훈련 되 고 구성 된 신경 네트워크 모델 ( 2570 ) 에 제시 된다 . 다른 실시 예 에서 , 예측 된 결과 들 은 결국 , 예 를 들 어 모바일 디바이스 의 보험 가능 성 또는 모바일 디바이스 에 대한 보험 청구 의 유효 성 을 결정 하 는 데 사용 하 기 위해 , 임의 의 요구 되 는 엔 티티 에 의해 다시 검토 된다 ( 2580 ) .