Neuronale Netze werden nicht wie normale Computersysteme programmiert, sondern trainiert. Das System wird mit Millionen von Beispielproblemen gefüttert und seine Verbindungen schrittweise justiert, bis es gute Lösungen liefert. Eine der größten Herausforderungen dabei ist es, genügend Daten für das Training des Modells zu finden beziehungsweise zu erstellen.