科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果；然而，若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集，將是進一步成功的關鍵。

隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進，科學家與工程師得以在人工智慧（AI）專案得到更大範圍的成果。傳統上，AI模型大多數以影像為基礎，不過接下來這一年，AI模型將涵蓋更多樣化的資料類型結合，從感測器到時間序列，再到文字和雷達資料等等。

圖1 : 傳統上，AI模型大多數以影像為基礎，未來AI模型將涵蓋更多樣化的資料類型結合。

科學家和工程師固然可藉由自身具備的專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果；然而，若還可以利用某些工具如自動標記等來快速地處理龐大、高品質的資料集，將是進一步成功的關鍵。資料品質愈高、資料量愈大，愈能增加AI模型的精確性，成功機會也愈大。
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