Dado que el aprendizaje profundo es una tecnología relativamente nueva, surgen ciertos retos a la hora de aplicarla de forma práctica.
Grandes cantidades de datos de alta calidad
Los algoritmos de aprendizaje profundo arrojan mejores resultados cuando se entrenan con grandes cantidades de datos de alta calidad. Los valores atípicos o los errores en el conjunto de datos de entrada pueden repercutir significativamente en el proceso de aprendizaje profundo. Por ejemplo, en nuestro ejemplo de imágenes de animales, el modelo de aprendizaje profundo podría clasificar un avión como una tortuga si se introdujeran accidentalmente imágenes distintas a las de animales en el conjunto de datos.
Para evitar estas imprecisiones, es necesario limpiar y procesar grandes cantidades de datos antes de entrenar los modelos de aprendizaje profundo. El procesamiento previo de los datos de entrada requiere una gran capacidad de almacenamiento de datos.
Gran potencia de procesamiento
Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren un uso intensivo de la computación y una infraestructura con suficiente capacidad de computación para funcionar correctamente. De otro modo, tardan mucho en procesar los resultados.