Poiché il deep learning è una tecnologia relativamente nuova, alcune difficoltà derivano dalla sua implementazione pratica.
Grandi quantità di dati di alta qualità
Gli algoritmi di deep learning forniscono risultati migliori quando vengono addestrati su grandi quantità di dati di alta qualità. I valori anomali o gli errori nel set di dati di input possono influire in modo significativo sul processo di deep learning. Ad esempio, nel nostro esempio di immagini di animali, il modello di deep learning potrebbe classificare un aereo come tartaruga se immagini non di animali venissero accidentalmente introdotte nel set di dati.
Per evitare tali imprecisioni, prima di poter addestrare modelli di deep learning è necessario pulire ed elaborare grandi quantità di dati. La pre-elaborazione dei dati di input richiede grandi quantità di capacità di archiviazione di dati.
Grande potenza di elaborazione
Gli algoritmi di deep learning richiedono una elaborazione intensiva e un'infrastruttura con capacità di calcolo sufficiente per funzionare correttamente altrimenti impiegheranno molto tempo per elaborare i risultati.