Sebbene siano disponibili molti dati, non tutti i blocchi sono adatti per i modelli di addestramento. Affinché un algoritmo funzioni al meglio, sono necessari set di dati completi, coerenti e pertinenti, estratti in modo uniforme ma comunque sufficientemente diversificati da coprire un'ampia gamma di scenari. Indipendentemente dai dati che prevedi di utilizzare, è meglio pulire e annotare gli stessi per migliorare l'apprendimento.