Даже если специалисты компании не имеют опыта разработки алгоритмов, эксперименты в области машинного обучения можно начинать, пользуясь готовыми инструментами и API, отмечают аналитики.
Получение контекстных сведений по показаниям датчиков имеет большое значение в связи с ростом количества устройств Интернета вещей, которые будут генерировать такие данные в гигантских объемах. Однако эта область пока не привлекла достаточного внимания исследователей и специалистов по машинному обучению. Применение и поиск новых архитектур глубинного обучения — перспективная область исследований.
Нейронные сети позволяют находить скрытые связи и закономерности в текстах, но эти связи не могут быть представлены в явном виде. Нейронные сети — пусть и мощный, но достаточно тривиальный инструмент, вызывающий скептицизм у компаний, разрабатывающих промышленные решения в области анализа данных, и у ведущих компьютерных лингвистов.