Si bien hay muchos datos disponibles, no todos los fragmentos son adecuados para los modelos de entrenamiento. Para que un algoritmo funcione de la mejor manera, necesitaría conjuntos de datos completos, consistentes y relevantes, que se extraen de manera uniforme pero aún lo suficientemente diversos para cubrir una amplia gama de escenarios. Independientemente de los datos que planee usar, es mejor limpiar y anotar los mismos para mejorar el aprendizaje.